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-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长度(seq-length),参数值过大很容易发生显存溢出的错误。
获得。 表2 update_job_configs请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 description 是 String 需要更改的训练作业的描述信息。 无成功响应参数 表3 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg String 调用失败时的错误信息,调用成功时无此字段。
Cluster”,在“弹性集群”页面,选择“Lite资源池”页签,查看资源池列表。 在资源池列表中,单击操作列的“ > 退订”,跳转至“退订资源”页面。 根据界面提示,确认需要退订的资源,并选择退订原因。 确认退订信息无误后,勾选“资源退订后……”提示信息。 单击“退订”,再次根据界面信息确认要退订的资源。 再次
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kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为:/home/ma-user/ws/saved_d
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--log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为
--log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为
ata/aoe”路径下,同时会在aoe_output路径下输出对应的mindir模型,由于当前模型并没有吸收知识库信息,所以性能不佳,因此需要在保留AOE知识库的情况下,再次进行转换,以达到较优性能。 删除编译缓存atc_data。 注意相比第一次清除缓存操作,本次保留了AOE知识库。
get_tokenized_data()中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义,需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法,处理原始数据集中的单一sample,其余方法复用基类的实现。
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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tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step3 启动训练脚本 请根据Step2 修改训练超参配置修