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推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取,可不填。非模板参数 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 model_algorithm 否 String
针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成员进行数据标注过程中,支持发起验收、继续验收以及查看验收报告等功能。 团队标注功能是以团队为单位进行管理,数据集启用团队标注功能时,必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。 一个账号最多可添加10个团队。
业或实例上,判断是否使用了专属资源池。如判断相关作业或实例可停止,则可以停止,释放出更多的资源。 图1 总览 单击进入专属资源池详情页面,查看作业列表。 观察队头是否有其他作业在排队,如果已有作业在排队,则新建的作业需要继续等待。 图2 作业排队列表 如果通过排查计算,发现资源确
timestamp.jpg 查看数据集演进过程 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,单击操作列的“更多 > 版本管理”,进入数据集“版本管理”页面。 您可以查看数据集的基本信息,并在左侧查看版本演进信息及其发布时间。
关闭Matmul_all_reduce融合算子的命令: unset USE_MM_ALL_REDUCE_OP 配置后重启推理服务生效。 查看详细日志 查看详细耗时日志可以辅助定位性能瓶颈,但会影响推理性能。如需开启,配置以下环境变量。 export DETAIL_TIME_LOG=1 export
介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于S
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m_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
kubectl。 图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中,输入命令,查看Kubernetes集群信息。若显示如图图3的内容,则配置成功。 kubectl cluster-info 图3 查看 Kubernetes 集群信息正确弹出内容 创建SFS Turbo SFS Turbo
processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP}目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重
<NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调训练的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6
作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6
/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重
k已创建并启动完成。 如果创建Notebook启动失败,建议参考调试要点进行检查。 在Notebook列表,单击实例名称,进入实例详情页,查看Notebook实例配置信息。 挂载OBS并行文件系统:在Notebook实例详情页面,选择“存储配置”页签,单击“添加数据存储”,设置挂载参数。
在对专属资源池有一定了解后,如果您需要创建一个自己的专属资源池,您可参考创建Standard专属资源池来进行创建。 专属资源池创建成功后,可在查看Standard专属资源池详情中查看专属资源池的详细信息。 如果专属资源池的规格与您的业务不符,可通过扩缩容Standard专属资源池来调整专属资源池的规格。
配的情况。 如果上述方法还出现了错误,可以去notebook里面调试打印CUDA_VISIBLE_DEVICES变量,或者用以下代码测试,查看结果是否返回的是True。 import torch torch.cuda.is_available() 建议与总结 在创建训练作业前,推
其他参数请根据界面提示填写。 设置完成后,单击“确定”,即进行增量训练。系统将自动跳转至“模型训练”页面,待训练完成后,您可以在此页面中查看训练详情,如“训练精度”、“评估结果”、“训练参数”等。 图1 选择增量训练版本 父主题: 模型训练
支持1~90个字符,请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词,否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”:表示公开资产,所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”:输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户,使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选
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