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LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图1 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint
远程连接处于retry状态如何解决? 问题现象 原因分析 之前下载VS Code server失败,有残留信息,导致本次无法下载。 解决方法 方法一(本地):打开命令面板(Windows: Ctrl+Shift+P,macOS:Cmd+Shift+P),搜索“Kill VS Code
Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 checkpoints是Notebook的关键字,如果用户创建文件夹命名为checkpoints,则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints,或者新建文件夹将
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,VS Code打开后未进行远程连接 如果本地为Linux系统,见原因分析二。 原因分析一 自动安装VS Code插件ModelArts-HuaweiCloud失败。 解决方法一 方法一:检查VS Code网络是否正常
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed
精度调优总体思路 PyTorch大模型训练的精度问题的分析、定位可以参考如下思路: 大模型训练通常使用多机训练,鉴于多机训练复现问题的成本较高,且影响因子较多,建议用户先减少模型层数,使模型能够单机训练,确认单机训练是否也存在精度问题,若存在,则使用下述手段定位精度问题,使得单机精度达标
Standard Workflow Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行
执行训练任务(历史版本) 权重文件支持以下组合方式,用户根据自己实际要求选择: 训练stage 不加载权重 增量训练:加载权重,不加载优化器 断点续训:加载权重+优化器 pt sft CKPT_LOAD_TYPE=0 CKPT_LOAD_TYPE=1 USER_CONVERTED_CKPT_PATH
如何在Notebook中安装外部库? ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库
从DLI导入数据到ModelArts数据集 表格数据集支持从DLI导入数据。 从DLI导入数据,用户需要选择DLI队列、数据库和表名称。所选择的表的schema(列名和类型)需与数据集一致,支持自动获取所选择表的schema。DLI的详细功能说明,请参考DLI用户指南。 图1 DLI
自动续费 自动续费可以减少手动续费的管理成本,避免因忘记手动续费而导致ModelArts中专属资源池不能使用。自动续费的规则如下所述: 以专属资源池的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 专属资源池自动续费周期以您选择的续费时长为准。例如,您选择了3个月,专属资源池即在每次到期前自动续费
日志提示“cuda runtime error (10) : invalid device ordinal at xxx” 问题现象 训练作业失败,日志报出如下错误: RuntimeError: cuda runtime error (10) : invalid device ordinal
使用Notebook进行代码调试 背景信息 Notebook使用涉及到计费,具体收费项如下: 处于“运行中”状态的Notebook,会消耗资源,产生费用。根据您选择的资源不同,收费标准不同,价格详情请参见产品价格详情。当您不需要使用Notebook时,建议停止Notebook,避免产生不必要的费用
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。 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