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执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 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
图像分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo
包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续运行”,服务部署节点将继续运行,
定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续运行”,在弹框中确认继续运行后,
标签,同时可在下拉菜单中选择标签“快捷键”。单击“确定”,完成选中音频的标注操作。 当目录中所有音频都完成标注后,您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加音频 在“数据标注”节点单击“实例详情”
定义”的模式,可在右侧输入框中输入1~24范围内的任意整数。 如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续运行”,在弹框中确认继续运行后,
声音分类:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo
包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架,其中包含了许多模型的输入处理方法。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.910 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 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
执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 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
修改容器引擎空间大小 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,进入“Standard资源池”页签,查看资源池列表。 在旧版资源池迁移到新版资源池的过程中,资源池状态显示为“受限”。此时,资源池无法进行扩缩容和退订。 单击某个资源池操作列右侧
create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后,执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表,可以看到my-env虚拟环境: sh-4.4$conda info --envs # conda environments:
任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等to
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vllm_model:deploy_method为vllm时,服务以openai的方式启动,vllm_model为启动服务时传入的model_path。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{service_name}/{eval_dataset}-{timestamp}
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任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size,默认为1。 权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等to
预测分析:将发布好的数据集版本进行训练,生成对应的模型。 模型注册:将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署:将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录Mo
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action_type 是 String 对训练作业的操