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Turbo,最后输入PV名称。 接下来需要通过访问集群节点,挂载SFS Turbo。 可通过ssh登录CCE集群中的某个节点(ssh使用的是eip地址)。 创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ,命令为:mkdir /mnt/sfs_turbo SFS Turbo存储手动挂载到安装节点中,挂载命令如下截图:
Turbo,最后输入PV名称。 接下来需要通过访问集群节点,挂载SFS Turbo。 可通过ssh登录CCE集群中的某个节点(ssh使用的是eip地址)。 创建/mnt/sfs_turbo目录作为挂载目录 ,命令为:mkdir /mnt/sfs_turbo SFS Turbo存储手动挂载到安装节点中,挂载命令如下截图:
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
Integer 已删除的样本数量。 deletion_stats Map<String,Integer> 删除原因统计信息。 description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下: true:导出图片到版本输出目录
团队标注任务当前验收任务详情。 create_time Long 标注任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 description String 标注任务描述信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标注任务标签统计信息。
指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据(可选)配置dataset_info.json文件,并将数据集存放于dataset_info
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指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据(可选)配置dataset_info.json文件,并将数据集存放于dataset_info
“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签。单击“确定”,完成选中图片的标注操作。例如,您可以选择多张图片,按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片,将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后,图片将存储至“已标注”页签下。 图片标
可通过/home/ma-user/AscendSpeed路径访问。 在ModelArts中创建训练作业如:预训练,执行代码包中例如:scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 的脚本,开始训练。 在训练中,程序会自动执行对数据集预处理、权重转换、执行训
"data_path" : "/test-obs/classify/input/cat-dog/" } ], "description" : "", "work_path" : "/test-obs/classify/output/", "work_path_type"
Reset Content 重置内容,服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置,相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端(例如:浏览器)选择。 301 Moved
size 影响流水线并行中设备的计算效率。 切分策略 包括DP(Data Parallel)、TP(Tensor Parallel)、PP(Pipeline Parallel)。 DP:数据并行(Data Parallelism)是大规模深度学习训练中常用的并行模式,它会在每个进程(
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
f1:F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。
nets.nets_factory: class NetworkKeys(builtins.object) | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables
本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表2所示。 表2 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。
f1:F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均,用于评价模型的好坏,当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次,每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。
命令行输入框: sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name, node_ip,type) 图2 告警规则设置 告警条件:选择触发条件在1个监控周期内,如果平均值>=1达到连续1次时,产生重要告警。 告警通知(可选)
出存在溢出的API,从而判断是否为正常溢出。 梯度状态监控,用于采集梯度数据并进行梯度相似度比对,可以精准定位出现问题的step。 执行pip install mindstudio-probe msprobe使用手册 性能调优 PyTorch Profiler 性能采集工具,在训练脚本中调用Ascend