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执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch
执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b
OpenFolder”,选择要打开的路径,单击“OK”。 图12 Open Folder 图13 选择文件路径 此时,会在IDE左侧出现该开发环境下的目录结构,选择想要上传的代码及其他文件,拖拽至目录对应的文件夹内即完成本地代码上传至云端。 在VS Code中打开要执行的代码文件,在执行代码之
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下,软件包获取路径:Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型,包名:AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练:
3567:用户只能访问自己账号下的obs目录,ModelArts在读取其他用户obs下的数据时,需要用户委托权限,没有创建委托,就没有权限使用其他用户obs中的数据。 登录ModelArts控制台,管理控制台,在左侧导航栏中选择“权限管理”,单击“查看权限”,检查是否配置了obs的委托权限。 图1
Code安装了第三方中文插件引起。 解决方案 卸载中文插件:如果安装了中文插件,建议先卸载。 如果问题仍未解决,可以在VS Code官方社区查找相关解决方案或更新插件。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b
per-channel Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
per-channel 步骤一 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?so
<=1,表示机器标注的置信度。 creation_time String 创建该标注的时间。是用户写入标注的时间,不是Manifest生成时间。 annotated_by String 标注人。 annotation_format String 描述标注文件的格式。默认为“PASCAL
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。