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说明请参见代码目录介绍。 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网站。 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 权重和词表文件 包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。
MaaS),使用Llama3-8B模型框架可以实现新闻自动分类,能够高效处理和分类大量新闻内容。 该解决方案可以应用于如下场景: 新闻门户网站: 自动将新闻内容归类到相应板块,如科技、体育或国际新闻,以提升用户体验和内容检索效率。 社交媒体平台: 对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。
具体说明请参见代码目录介绍。 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网站 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 权重和词表文件 包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。
昇腾云服务6.3.904版本说明 昇腾云服务6.3.904版本发布支持的软件包和能力说明如下,软件包获取路径:Support-E网站。 发布包 软件包特性说明 配套说明 备注 昇腾云模型代码 三方大模型,包名:AscendCloud-3rdLLM PyTorch框架下支持如下模型训练:
Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调 LoRA微调训练 推理前的权重合并转换 父主题: LLM大语言模型训练推理
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型
预训练 预训练数据处理 预训练超参配置 预训练任务 断点续训练 查看日志和性能 父主题: Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
准备工作 准备环境 准备代码 准备数据 准备镜像 父主题: Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
查看性能 查看SFT全参微调的日志和性能,具体方法请参见查看日志和性能。 父主题: SFT全参微调
场景介绍 Baichuan2是百川智能推出的 新一代Q开源大语言模型,采用 2.6 万亿 Tokens 的高质量语料训练。在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域 benchmark 上取得同尺寸最佳的效果。包含有 7B、13B 的 Base 和 Chat 版本,并提供了 Chat
SFT全参微调 SFT全参微调数据处理 SFT全参微调权重转换 SFT全参微调超参配置 SFT全参微调任务 查看性能 父主题: Baichuan2-13B模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.904)
LoRA微调训练 本章节以Baichuan2-13B为例,介绍LoRA微调训练的全过程。 Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 LoRA微调训练与SFT微调使用同一个数据集,如果已经在SFT微调时处理过
预训练超参配置 本章节介绍预训练前的超参配置,可以根据实际需要修改。 预训练脚本baichuan2.sh,存放在“6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/baichuan2”目录下。训练前,可以根据实际需要修改超参配置。 表1 超参配置
说明请参见代码目录介绍。 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网站。 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 权重和词表文件 包含了本教程使用到的HuggingFace原始权重文件和Tokenizer。
使用ModelArts Studio的Llama3.1-8B模型框架实现对话问答 仅“华东二”区域支持使用ModelArts Studio大模型即服务平台。 场景描述 本案例用于指导用户使用ModelArts Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS)的Llama3.1-
预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools/”目录中,脚本具体内容如下。
断点续训练 断点续训练是指因为某些原因导致训练作业还未完成就被中断,下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为{work_dir}/saved_dir_for_ma_output/BaiChuan2-13B/logs
SFT全参微调超参配置 本章节介绍SFT全参微调前的超参配置,可以根据实际需要修改。 SFT全参微调脚本baichuan2.sh,存放在6.3.904-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/baichuan2目录下。可以根据实际需要修改超参配置。
推理前的权重合并转换 模型训练完成后,训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前,需要将训练后生成的多个权重文件合并,并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求