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String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
AD_DIR为必填;TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR为非必填,有默认值。 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。 父主题: Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6
3指使用0-3卡执行训练任务 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
权限,包括对自己实例的创建、启动、停止、删除等权限以及周边依赖服务的权限。普通开发者不需要ModelArts专属资源池的操作权限,也不需要查看其他用户的Notebook实例。 图1 账号关系示意图 配置管理员权限 管理员账号需要拥有ModelArts专属资源池的完全控制权限,以及
填;TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR、SEQ_LEN为非必填,有默认值。 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。 父主题: GLM3-6B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_sft_7b.sh 最后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6
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 更多查看训练日志和性能操作,请参考查看日志和性能章节。 如果需要使用断点续训练能力,请参考断点续训练章节修改训练脚本。 父主题: 预训练
duration=1)] # (可选)设置在线服务运行时间 ) 参数“model_id”代表将部署成在线服务的模型。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 部署服务到专属资源池 from modelarts.config.model_config
了解服务的输入参数 针对您部署上线的服务,您可以在服务详情页面的“调用指南”中,了解本服务的输入参数,即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的AI应用来源: 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法,其输入输出参数由ModelArt
HighPriority”并选中,所有资源选择默认值。 图2 创建自定义策略 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”,在用户组页面查找待授权的用户组名称,在右侧的操作列单击“授权”,勾选步骤2创建的自定义策略,单击“下一步”,选择授权范围方案,单击“确定”。 此时,该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud
a2-70B/converted_weights \ sh scripts/llama2/llama2.sh 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题: SFT全参微调训练
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 NPU训练指导(6.3
3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_lora_7b.sh 最后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6
L_PATH为必填;TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR为非必填,有默认值。 训练完成后,请参考查看日志和性能章节,查看LoRA微调训练的日志和性能。 父主题: Qwen系列模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
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create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后,执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表,可以看到my-env虚拟环境: sh-4.4$conda info --envs # conda environments:
物体检测:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo
文本分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo