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urce_location必填,template不需要填。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/models 表1
# 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/
# 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/
件说明。 Step2 创建预训练任务 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: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
Step2 创建SFT全参微调训练任务 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: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
# 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/
# 训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──MindSpeed/
arbonData”两种。 说明: 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时,为了安全考虑,ModelArts会自动加上Tab键,并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。
通过运行install.sh脚本,还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,如果手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: AscendSpeed/
通过运行install.sh脚本,还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,如果手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: AscendSpeed/
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 HCCL RANK_TABLE_FILE文件,当使用自定义镜
re”的,其他参数默认。具体操作请参考创建Notebook实例。 创建完成后Notebook的状态为“运行中”,单击“操作列”的“打开”,自动进入JupyterLab界面,打开Terminal。 在Notebook中制作自定义镜像 首先配置鉴权信息,指定profile,根据提示输
单击配额信息右侧的“修改配额”可以修改配额值。配置值的配置说明请参见表2。 表2 配额信息 配额名称 配额值说明 单位 自动学习(预测分析)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 训练作业GP
通过运行install.sh脚本,还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install.sh中会自动下载配套版本,如果手动下载源码还需修改版本)至llm_train/AscendSpeed文件夹中。下载的源码文件结构如下: AscendSpeed/
Object 用户信息,如表20所示。 repository Object Git仓库信息,如表21所示。该字段不支持使用,在调用接口时会自动返回。 表5 profile字段数据结构说明 参数 参数类型 描述 id String 配置ID。 name String 配置名称。 description
使用Horovod/MPI/MindSpore-GPU预置框架来运行的启动文件,平台自动以mpirun命令启动之。使用ModelArts Standard训练相应预置引擎,用户仅需关注启动文件(即训练脚本)的编写;mpirun命令和训练作业集群的构建都由平台自动完成。平台不会为启动文件额外拼接参数。 “pytor
sdk会将代码自动上传至OBS,并同步到训练环境 train_file = TrainingFiles(code_dir=code_dir_local, boot_file=boot_file, obs_path=code_obs_path) # 指定OBS中的数据集路径,会自动将lo
想要使同一个工作流同时运行多次,可以使用复制工作流的功能。单击列表页的操作栏“更多”,选择“复制”,出现复制Workflow弹窗,新名称会自动生成(生成规则:原工作流名称 + '_copy')。 用户也可以自行修改新工作流名称,但会有校验规则验证新名称是否符合要求。 新的Work
息。 否 dict auto_sync_dataset 标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下: true:标注任务的标注结果自动同步至数据集(默认值) false:标注任务的标注结果不自动同步至数据集 否 bool content_labeling 语音分割标注任务是否开启内容标注,默认开启。
dynamic_dims=[1~4],[8],[16] 在执行convert_lite命令时,指定--configFile=config.ini即可自动编译指定的动态shape。 # shell converter_lite --modelFile=resnet50.onnx --fmk=ONNX