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当对创建的训练作业不满意时,您可以单击操作列的重建,重新创建训练作业。在重创训练作业页面,会自动填入上一次训练作业设置的参数,您仅需在原来的基础上进行修改即可重新创建训练作业。 停止训练作业 在训练作业列表中,针对“创建中”、“等待中”、“运行中”的训练作业,您可以单击“操作”列的“终止”,停止正在运行中的训练作业。
实现大规模模型并行训练,从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术,如ZeRO内存优化、分布式训练等,可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架,主要针对分布式训练场景。Accelerate的核心思想是通过模型并行和数据并
训练日志失败分析 在ModelArts Standard中训练作业遇到问题时,可首先查看日志,多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。 ModelArts Standard提供了训练作业失败定位与分析功能,如果训练作业运行失败,ModelArts会自动识别导致作业失败的原因
创建单机多卡的分布式训练(DataParallel) 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下: 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
Shell中单击回车键即可恢复正常。 图4 路径异常 如何使训练作业保持运行中状态 由于需要训练作业处于“运行中”状态才能登录Cloud Shell,因此本文介绍如何使训练作业保持运行中状态,方便您快速通过Cloud Shell登录运行中的训练容器。 通过Sleep命令使训练作业保持运行 如果训练作业使用的是预置框架:
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的
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
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练作业卡死检测 什么是训练作业卡死检测 训练作业在运行中可能会因为某些未知原因导致作业卡死,如果不能及时发现,就会导致无法及时释放资源,从而造成极大的资源浪费。为了节省训练资源成本,提高使用体验,ModelArts提供了卡死检测功能,能自动识别作业是否卡死,并在日志详情界面上展
作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT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。 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导(6.3.905)
size)流水线模型并行策略,具体详细参数配置如表2所示。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入:
填,TRAIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR、SEQ_LEN为非必填,有默认值。 等待模型载入 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 更
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)
HuggingFace转Megatron参数说明 --model-type:模型类型。 --loader:选择对应加载模型脚本的名称。 --saver:选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipelin
模型训练计费项 计费说明 在ModelArts进行模型训练时,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。计算资源为训练作业运行的费用。存储资源包括数据存储到OBS或SFS的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。
job-dir/code/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时,系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时,在训练过程中预置框架会自动解析Ascend
模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 设置训练故障优雅退出 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
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
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
LaVA 修改训练脚本模型路径(--model_name_or_path 模型路径)。 vim ./scripts/v1_5/pretrain_new.sh 运行训练脚本,默认是单机8卡。 bash ./scripts/v1_5/pretrain_new.sh 训练完成后,权重文