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必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_W
1:默认值,标签和文本在一个文件内,以分隔符分离。文本与标签,标签与标签之间的分隔符可通过text_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String 标签与标签之间的分隔符,默认为逗号分隔,分隔符需转
- Backbone类型 ResNet/DarkNet/Transformer等。 例如: 5个模型使用ResNet Backbone,应用与监控。 3个模型使用Transformer,应用于自然语言处理xxx。 使用stable-diffusion的典型模型:TextEncode
--port:服务端口,和推理服务端口8080。 --url:如果以vllm接口方式启动服务,API接口公网地址与"/generate"拼接而成;如果以openai接口方式启动服务,API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
--port:服务端口,和推理服务端口8080。 --url:如果以vllm接口方式启动服务,API接口公网地址与"/generate"拼接而成;如果以openai接口方式启动服务,API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成。部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
loss结果 sft全参微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致 图3 sft全参微调单机loss曲线对比结果 图4 sft全参微调双机loss曲线对比结果 lora微调NPU训练结果loss收敛且趋势与GPU训练loss一致 图5 lora微调双机loss曲线对比结果
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改toke
Lite模型,运行得到的结果再与标杆数据做对比,如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。 如果有差异,则说明当前模型与原始onnx的结果存在差异。依次单独替换onnx模型为对应的MindSpore Lite模型,从而定位出有差异的模型。在模型初始化的代码块已
原因分析 出现该问题的可能原因如下: [Errno 13]Permission denied: '/xxx/xxxx' 上传数据时文件所属与文件权限未修改,导致训练作业以work用户组访问时没有权限了。 在代码目录中的.sh复制到容器之后,需要添加“x”可执行权限。 bash: /bin/ln:
grants 参数 参数类型 描述 user_id String IAM用户ID。此参数与user_name必填一个。两者都填优先使用user_id。 user_name String IAM用户名称。此参数与user_id必填一个。 状态码: 400 表5 响应Body参数 参数 参数类型
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改toke
在训练代码中,用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储训练输出的内容。 由于训练作业运行需消耗资源,确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建算法 进入ModelArts控制台,参考创建算法操作指导,创建自定义算法。镜像应该满足pytorch_1
请删除.torchair_cache文件夹,避免由于缓存文件与实际推理不匹配而报错。 若要使用eagle投机,配置环境变量,使eagle投机对齐实验室版本实现。目前默认开启此模式,若不开启,目前vllm0.6.0版本与实验室版本权重无法对齐,会导致小模型精度问题。 export
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模
Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS
需指定op的值。可选值如下: OR:或操作 AND:与操作 表6 SearchLabel 参数 参数类型 描述 name String 标签名。 op String 多个属性之间的操作类型。可选值如下: OR:或操作 AND:与操作 property Map<String,Array<String>>
场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统,具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通,因此保证SFS Turbo与Server服务器在同一区域即可。 当创建文件系统后,您需要使用弹性裸金属服务器来挂载该文件系统,具体步骤请参考挂载N
- Backbone类型 ResNet/DarkNet/Transformer等。 例如: 5个模型使用ResNet Backbone,应用与监控。 3个模型使用Transformer,应用于自然语言处理xxx。 使用stable-diffusion的典型模型:TextEncode
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改toke
/home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模