检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
使用llm-compressor工具量化 当前版本使用llm-compressor工具量化仅支持Deepseek-v2系列模型的W8A8量化。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下:
各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,
托管镜像到AI Gallery 创建镜像资产 登录AI Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“镜像”。 在“创建镜像”弹窗中配置参数,单击“创建”。 表1 创建镜像 参数名称 说明 英文名称 必填项,镜像的英文名称
准备数据(可选) 此小节为自定义数据集执行过程,如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集,目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json
infiniband驱动的安装 infiniband驱动的安装 如果安装了libibverbs-dev库后仍然无法使能infiniband网卡,您可以直接安装infiniband官方驱动,以使用infiniband网卡进行分布式通信,提升训练性能。infiniband驱动需要在制作镜像时安装
Lite Server使用流程 ModelArts Lite Server提供多样化的xPU裸金属服务器,赋予用户以root账号自主安装和部署AI框架、应用程序等第三方软件的能力,为用户打造专属的云上物理服务器环境。用户只需轻松选择服务器的规格、镜像、网络配置及密钥等基本信息,即可迅速创建弹性裸金属服务器
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
使用Gallery CLI配置工具上传文件 在服务器(ModelArts Lite云服务器或者是本地Windows/Linux等服务器)上登录Gallery CLI配置工具后,通过命令“gallery-cli upload”可以往AI Gallery仓库上传资产。 命令说明 登录Gallery
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
重试/停止/运行Workflow节点 重试/停止/继续运行Workflow节点 重试 当单个节点运行失败时,用户可以通过重试按钮重新执行当前节点,无需重新启动工作流。在当前节点的运行状况页面,单击“重试”。在重试之前您也可以前往权限管理页面修改配置,节点重试启动后新修改的配置信息可以在当前执行中立即生效
准备数据(可选) 此小节为自定义数据集执行过程,如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集,目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json
日志提示“No space left on device” 问题现象 训练过程中复制数据/代码/模型时出现如下报错: 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时,有些节点的docker base size配置未生效,容器内“/”根目录空间未达到
准备数据(可选) 此小节为自定义数据集执行过程,如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集,目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署
服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 问题现象 启动服务失败,报错:资源不足,服务调度失败。(Schedule failed due to insufficient resources. Retry later.或ModelArts.3976:No resources
准备数据(可选) 此小节为自定义数据集执行过程,如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集,目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集;使用自定义数据集时,请更新代码目录下data/dataset_info.json
设置无条件自动重启 背景信息 训练过程中可能会碰到预期外的情况导致训练失败,且无法及时重启训练作业,导致训练周期长,而无条件自动重启可以避免这类问题。无条件自动重启是指当训练作业失败时,不管什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。为了避免无效重启浪费算力资源
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持
eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools
eagle 投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据进行训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的