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py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # Huggi
准备工作 准备环境 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909)
部署推理服务 非分离部署推理服务 分离部署推理服务 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.908)
用于训练的图片,至少有1种以上的分类,每种分类的图片数不少50张。 预测分析对数据集的要求 训练数据: 训练数据列数一致,总数据量不少于100条不同数据(有一个特征取值不同,即视为不同数据)。 训练数据列内容不能有时间戳格式(如:yy-mm-dd、yyyy-mm-dd等)的数据。 如果某一列的取值只有一种,会被视为无
发布和管理AI Gallery数据集 托管数据集到AI Gallery 发布数据集到AI Gallery 管理AI Gallery数据集 父主题: AI Gallery(新版)
ModelArts数据集保存到容器的哪里? ModelArts的数据集和数据存储位置对应的数据都保存在OBS中。 父主题: 一般性问题
3B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构,此处以llama2-13B为例(权重文件可能变化,以下仅为举例): obs://<bucket_name>/model/llama-2-13b-chat-hf/
在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global batch size×seq_length/(总卡数×elapsed
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 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。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 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。
activate python-3.9.10 (可选)如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力,请执行此步骤,否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.p
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
基础设置 中文名称 显示数据集的名称,不可编辑。 许可证 数据集遵循的使用许可协议,根据业务需求选择合适的许可证类型。 语言 选择使用数据集时支持的输入输出语言。 任务类型 选择数据集支持用于什么类型的训练模型。 运行平台 选择数据集额外支持的运行平台。 设置运行平台后,当资产上架后,
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导(6.3.909) 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 附录:工作负载Pod异常问题和解决方法
auto_sync_dataset Boolean 团队标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下: true:团队标注任务的标注结果自动同步至数据集 false:团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集 check_rate Double 团队标注任务验收比例。 checking_task_desc
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 准备镜像 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
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。新添加的团队,其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。一个团队最多支持添加100个成员,当超过100时,建议分为多个团队进行管理。 如果数据集需要
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理