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PyTorch NPU训练指导(6.3.912) 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912) 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912)
参考自定义数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据:Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作,需要准备一个JSON文件存放训练样本,每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言记录。具体的格式需要参考Qwen-VL官方指导资料,示例如下所示:
参考自定义数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据:Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作,需要准备一个JSON文件存放训练样本,每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言记录。具体的格式需要参考Qwen-VL官方指导资料,示例如下所示:
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr
镜像方案说明 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型,用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2,还提出了多帧速率分层训练策略,以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型,CogVideo性能优于所有公开可用的模型,在机器和人类评估方面都有很大的优势。
|——AscendCloud-LLM |──llm_train # 模型训练代码包 |──AscendSpeed # 基于AscendSpeed的训练代码 |──ascendcloud_patch/
gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用
gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用
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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
911版本仅是使用run_type来指定训练的类型,只能区分 预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段,全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略,以及和llama-factory对齐,6.3.912版本调整以下参数: 新增 STAGE,表示训练的阶段,可以选择的参数包括:
Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练,包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,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 训练结束之后,在保存路径下生成了如下几个文件: |──
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。命令如下:
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。命令如下:
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。命令如下:
过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式(二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。
过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式(二选一)来部署训练环境。方案的区别如下: 直接使用基础镜像方案:用户可在训练作业中直接选择基础镜像作为运行环境。但基础镜像中pip依赖包缺少或版本不匹配,因此每次创建训练作业时,训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。