检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
ning”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 更多查看训练日志和性能操作,请参考查看日志和性能章节。 如果需要使用断点续训练能力,请参考断点续训练章节修改训练脚本。 父主题: 预训练
作业日志选择OBS中的路径,ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA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。 Step2 配置环境变量 单击“增加环境变量”,在增加的环境变量填写框中,按照表1表格中的配置进行填写。
# 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题: 训练脚本说明
# 安装模型运行环境 └── qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 父主题: 训练脚本说明
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v1/{project_id}/dev-servers/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String DevServer ID。 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。
K代码示例调试功能。 URI PUT /v1/{project_id}/dev-servers/{id}/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String DevServer ID。 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。
$IMAGE_DATA_PATH --cfg ./configs/swin/swin_base_patch4_window7_224_22k.yaml 推荐先使用单机单卡运行脚本,待正常运行后再改用多机多卡运行脚本。 多机多卡run.sh中的“VC_WORKER_HOSTS”、“VC_WORKER_
he”,实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据,程序就显示空间不够而失败,因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时,正确的下载逻辑如下: import argparse parser = argparse.ArgumentParser()
自动从训练中断的位置接续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数(支持预训练、LoRA微调、SFT微调)。 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段,只有llama3-8B/70B适配。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
bin和alpaca_text_document.idx文件。 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例: #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-
Gallery中,可以报名参加正在进行中的实践活动。 查找实践活动 进入AI Gallery首页,单击“实践”,在下拉框中单击“实践 >”,进入实践首页。 在实践页面,有“进行中”、“即将开始”和“已结束”三种状态的实践活动筛选方式。 图1 查找实践活动 单击右上方的“我的实践”可以跳转到个人中心(“我的Gallery
redentials.csv”,可打开文件查看访问密钥(Access Key Id和Secret Access Key)。 “project_id”即项目ID,获取方式如下: 在“我的凭证”页面,单击“API凭证”,在“项目列表”中可查看项目ID和名称(即“项目”)。多项目时,展
数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时,在导出成功后,您可以前往“数据集”列表中,查看到新的数据集。 在“数据集概览页”,单击右上角“导出历史”,在弹出的“任务历史”对话框中,可以查看该数据集之前的导出任务历史。 父主题: 导出ModelArts数据集中的数据
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
add_argument('--init_method', default='tcp://xxx',help="init-method") 通过使用解析方式args, unparsed = parser.parse_known_args()代替args = parser.parse_args()解决该问题。代码示例如下:
通过给训练作业加环境变量“MA_DETECT_TRAIN_INJECT_CODE”并将对应的值设置成0,就可以将预检功能关闭。环境变量说明参考查看训练容器环境变量。 父主题: Ascend相关问题
bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例 #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-u
bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集,可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例: #1.将准备好的json格式数据集存放于/home/ma-
信息。 单击“提交”,AI Gallery的运营人员将会审核您的申请,后续您可以在“我的Gallery > 合作伙伴”里查看审核进展以及审核结果。 图1 查看审核进度 父主题: 合作伙伴