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wf.steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练
具体流程图如下: 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制:初始化进程 引入几个变量:tcp协议,rank进程序号,worldsize开启的进程数量 分发数据:DataLoader中多了一个Sampler参数,避免不同进程数据重复 模型分发:DistributedDataParallel
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。
图1 训练输出设置 断点续训练建议和训练容错检查(即自动重启)功能同时使用。在创建训练作业页面,开启“自动重启”开关。训练环境预检测失败、或者训练容器硬件检测故障、或者训练作业失败时会自动重新下发并运行训练作业。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。
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(6.3.908)
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(6.3.909)
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。
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(6.3.911)
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(6.3.910)
支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子,满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配
支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam search解码场景 支持AdvanceStep算子,满足vllm投机推理场景 多个融合算子支持PTA图模式适配
图2 监控界面 至此,监控插件已经安装完成,相关指标的采集可以在UI界面直接查看或者根据指标值配置相关告警。 父主题: 监控Lite Server资源
图1 训练输出设置 PyTorch版reload ckpt PyTorch模型保存有两种方式。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 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。