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会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 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,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 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,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 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,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据
会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹models。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构,此处以
id") 方式二:根据创建训练作业生成的训练作业对象删除。 job_instance.delete_job() 参数说明 表1 delete_job_by_id请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 job_id
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
通过拖拽文件的方式,上传文件。使用CloudShell或者其它SSH远程工具 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模型,例如在桶standard-ll
test_count,如果都未输入,则返回处理失败False。 上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 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-lla
等,以上配置文件仅供参考。 代码上传至OBS 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 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,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的 llm_train/AscendSpeed
month...' } 上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 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-lla
__AUTO_ANNOTATION__:待确认 source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀,默认为“obs://”,支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径,需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer
等,以上配置文件仅供参考。 代码上传至OBS 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name>
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
查看日志和性能 单击作业详情页面,则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签,查看最后一个节点的日志,其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据,可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量(tokens/s/p):global
test_count,如果都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 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-lla