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DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
且隔离的可用区,这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比,可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行
在ModelArts的Notebook中内置引擎不满足使用需要时,如何自定义引擎IPython Kernel? 使用场景 当前Notebook默认内置的引擎环境不能满足用户诉求,用户可以新建一个conda env按需搭建自己的环境。本小节以搭建一个“python3.6.5和tensorflow1
登录管理控制台,可单击控制台右上角的账户名,在菜单栏中单击“我的凭证”,进入“我的凭证”页面。 在“我的凭证 > 访问密钥”中,单击“新增访问密钥”。 在“新增访问密钥”弹窗中,填写该密钥的描述说明,单击“确定”。根据提示单击“立即下载”,下载密钥。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中,文件名为“credentials
Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比,监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示,从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略,分为全参数训练、部
Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比,监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示,从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略,分为全参数训练、部
Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型,通过调整模型的参数,使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比,监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示,从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略,分为全参数训练、部
rts专属资源池的完全控制权限,以及Notebook所有实例的访问和操作权限。 普通开发者使用开发环境,只需关注对自己Notebook实例的操作权限,包括对自己实例的创建、启动、停止、删除等权限以及周边依赖服务的权限。普通开发者不需要ModelArts专属资源池的操作权限,也不需要查看其他用户的Notebook实例。
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
授权范围。此处的“Policy1”为项目级云服务、“Policy2”为全局级云服务。了解更多。 将自定义策略授权给开发者用户组user_group。 在统一身份认证服务控制台的左侧菜单栏中,选择“用户组”。在用户组页面单击对应用户组名称user_group操作列的“授权”,勾选策
表中选择快捷键,然后在标签文本输入框中输入新的标签名称,然后单击“确定”。 选中的音频将被自动移动至“已标注”页签,且在“未标注”页签中,标签的信息也将随着标注步骤进行更新,如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明:为标签指定快捷键后,当您选择一段音频后,在键盘
ss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.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #
DevServer上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.908版本,请参考表1获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
advisor分析进程数,可选范围为1-8的任意整数。当LLM类模型训练的流水并行参数pp大于1时,advisor会对不同pp stage的训练profilingg数据进行分析。通过设置更大的进程数可以使能并行分析从而加快分析速度,但也会增大分析占用的cpu资源。通常单进程需要占用1U的cpu和一定cpu
填写作业信息,创建方式参考表1,其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式(使用自定义镜像) 参数名称 说明 创建方式 必选,选择“自定义算法”。 启动方式 必选,选择“自定义”。 镜像 必填,单击右边的“选择”,从容器镜像中选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录
-size)的设置:需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置
-size)的设置:需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置
取训练作业日志的对应的obs路径。 调用查询训练作业指定任务的运行指标接口查看训练作业的运行指标详情。 当训练作业使用完成或不再需要时,调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域,获取项
ss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.py文件第48-57行的注释,内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险,如果接受这些风险,请取消第58行的注释,执行下面步骤5进行评测。 # WARNING #