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A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA? 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时,需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器(Ubuntu20.04系统)如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size
步骤二:非sharegpt格式数据集转换(可选) 如果数据集json文件不是sharegpt格式,而是常见的 { "prefix": "AAA" "input": "BBB", "output": "CCC" } 格式,则需要执行convert_to_sharegpt.py 文件将数据集转换为share
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torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务。另外,当启动服务时的模型或者参数发生改变时,请删除.torchair_cache文件
Error 803: system has unsupported display driver / cuda driver combination</module> 解决方式 先排查cuda和torch版本是否兼容。 # cuda版本 nvcc --version # nvidia-smi版本
ubuntu-18.04 cuda-11.1 python-3.7.13 pytorch-1.8.1 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时,需要您熟悉docker软件的使用,并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示: 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备训练脚本并上传至OBS
模型转换工具 离线转换模型功能的工具MSLite Convertor,支持onnx、pth、tensorflowLite多种类型的模型转换,转换后的模型可直接运行在MindSpore运行时后端,用于昇腾推理。 精度性能检查工具 Benchmark精度检查工具,可以转换模型后执行推理前,使用其对MindSpore
Face权重与tokenizer文件分开存放时,则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/work/AscendSpeed/processed_for_input/llama2-13b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中,默认生成在“
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TP 8 表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP ≥ 2)。对应训练参数 context-parallel-size
torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务。另外,当启动服务时的模型或者参数发生改变时,请删除.torchair_cache文件
复制数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时,日志中遇到如下报错,导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“
node_ip,type) 图2 告警规则设置 告警条件:选择触发条件在1个监控周期内,如果平均值>=1达到连续1次时,产生重要告警。 告警通知(可选):若需要将告警通过邮件、手机方式通知您,可在告警通知处,为此告警规则配置行动规则。若此处无行动规则,请新建告警行动规则。 父主题: Lite
Lite Cluster面向k8s资源型用户,提供托管式k8s集群,并预装主流AI开发插件以及自研的加速插件,以云原生方式直接向用户提供AI Native的资源、任务等能力,用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。 ModelArts Lite Cluster主要支持以下功能: 同