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)的训练脚本,并可通过不同模型中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Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
据实际规划修改。用户根据训练情况二选一; USER_PROCESSED_DATA_DIR /home/ma-user/work/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录,训练过程中会优先加载此目录,跳过数据预处理过程;默认无此参数,用户自定义自行添加 ORIGINAL_HF_WEIGHT
)的训练脚本,并可通过不同模型中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Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
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.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文
自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若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.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文
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.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行
使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。
cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx 图1 错误日志 原因分析 可以从以下角度排查: 请检查CUDA_VISIBLE_DEVICES设置的值是否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业,实际可用的卡ID为0
以上述现象为例,通过修改use_ascend参数值对模型替换,可以发现:当text_encoder模型为onnx模型,其余模型为mindir模型时,能够得到和标杆数据相同的输出,因此可以判断出转换得到的text_encoder模型是产生pipeline精度误差的根因。通过下一小节可以进一步确认模型精度的差异。 父主题:
tokenizing data. C error: Expected 4 field 原因分析 csv中文件的每一行的列数不相等。 处理方法 可以使用以下方法处理: 校验csv文件,将多出字段的行删除。 在代码中忽略错误行,参考如下: import pandas as pd pd.read_csv(filePath
训练结果、日志、checkpoints上传。(本地使用硬盘挂载或者docker cp,在ModelArts上使用OBSutil) 可以用一个run脚本把整个流程包起来。run.sh脚本的内容可以参考如下示例: #!/bin/bash ##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险
ModelArts自动学习,为入门级用户提供AI零代码解决方案 支持图片分类、物体检测、预测分析、声音分类场景 自动执行模型开发、训练、调优和推理机器学习的端到端过程 根据最终部署环境和开发者需求的推理速度,自动调优并生成满足要求的模型 ModelArts自动学习,为资深级用户提供模板化开发能力
计费示例 以下案例中出现的资源规格和费用价格仅供参考,实际价格请参见各服务价格详情。 示例:使用按需计费的专属资源池。计费项:计算资源费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个按需计费的专属资源池,并在2023年5月1日10:00:00删除此专属资源池。资源池规格为CPU:
在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制? ModelArts部署使用的是容器化部署,容器运行时有空间大小限制,当用户的模型文件或者其他自定义文件,系统文件超过容器引擎空间大小时,会提示镜像内空间不足。 当前,公共资源池容器引擎空间的大小最大支持50G,专属资源池容器
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
是输入参数不合法导致的。您可以根据提示信息进行排查修改即可。 创建模型任务下发成功,但最终模型创建失败。需要从以下几个方面进行排查: 在模型详情页面,查看“事件”页签中的事件信息。根据事件信息分析模型失败原因,进行处理。 如果模型状态为“构建失败”,可以在模型详情页面,查看“事件
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
由于网络的参数是随机初始化的,如果一开始就采用较大的学习率会出现数值不稳定的问题,这是使用warm up的原因。等到训练过程基本稳定之后就可以使用原先设定的初始学习率进行训练。 原因分析 Tensorflow分布式有多种执行模式,mox会通过4次执行50 step记录执行时间,选择执行时间最少的模型。