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mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir= "obs://<bucket_name>/model"
64字符)。同一个Step的输入名称不能重复。 是 str data 数据集创建节点的输入数据对象。 是 OBS相关对象,当前仅支持OBSPath、OBSConsumption、OBSPlaceholder、DataConsumptionSelector 表3 CreateDatasetOutput
上传镜像完成后,返回容器镜像服务控制台,在“我的镜像”页面,执行刷新操作后可查看到对应的镜像信息。 为什么使用客户端上传镜像失败? 上传数据至OBS 已经在OBS上创建好普通OBS桶,请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil,请参考安装和配置OBS命令行工具。 OBS和训练容器间的数据传输原理可以参考在ModelArts
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取(响应消息头中X-Subject-Token的值)。
Turbo 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。 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch
quit) Step4 请求推理服务 另外启动一个terminal,使用命令测试推理服务是否正常启动,端口请修改为启动服务时指定的端口。 使用命令测试推理服务是否正常启动。服务启动命令中的参数设置请参见表1。 方式一:通过OpenAI服务API接口启动服务使用以下推理测试命令。${d
ma2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-
# 定义输入的OBS对象 obs_data = wf.data.OBSPlaceholder(name="obs_placeholder_name", object_type="directory") # 通过JobStep来定义一个训练节点,并将训练结果输出到OBS job_step_1
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
字符。 type String 输入项类型。枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS data_selector:数据选择 data Object 输入项数据。 value Object 输入项的值。 表7 JobOutput 参数 参数类型 描述 name String
通过join方法的参数实现同一个Storage的不同用法 import modelarts.workflow as wf # 构建一个Storage对象, 并且假设Storage配置的根目录为"/root/" storage = wf.data.Storage(name="storage_name"
使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? Schema信息表示表格的列名和对应类型,需要跟导入数据的列数保持一致。 若您的原始表格中已包含表头,需要开启“导入是否包含表头”开关,系统会导入文件的第一行(表头)作为列名,无需再手动修改Schema信息。 若您的
ma2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶,OBS桶与ModelArts在同一区域,并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中,请先提前创建OBS桶。 从本地上传的数据单次最多支持100个文件同时上传,总大小不超过5GB。
同一个Step的输入名称不能重复 是 str data 模型注册节点的输入数据对象 是 OBS、SWR或订阅模型相关对象,当前仅支持OBSPath,SWRImage,OBSConsumption,OBSPlaceholder,SWRImagePlaceholder,DataCon
lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
ma2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<bucket_name>/training_data |── train-00000-
# 微调数据文件 方式二:通过OBS Browser+将数据上传至OBS,最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下: 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-ll