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SFT微调权重转换 微调训练前需将HuggingFace格式权重转换为Megatron格式后再进行SFT微调训练。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT微调和LoRA微调训练。
基于MindSpore Lite的模型转换 迁移推理业务的整体流程如下: 模型准备 转换关键参数准备 模型转换 推理应用适配 主要通过MindSpore Lite(简称MSLite)进行模型的转换,进一步通过MindSpore Runtime支持昇腾后端的能力来将推理业务运行到昇腾设备上。 模型准备 MindSpore
SFT全参微调权重转换 SFT全参微调需将HuggingFace格式权重转换为megatron格式后再进行SFT全参微调。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA微调训练
为qkv这样的键和值添加偏差。 CONVERT_HFtoMG:权重转换类型是否为HuggingFace权重转换为Megatron格式,True表示HuggingFace权重转换为Megatron,反之False为Megatron格式转换HuggingFace格式。 权重转换完成后,在/home/ma-user
SFT全参微调权重转换 支持HuggingFace格式权重转换为Megatron格式后再进行SFT全参微调。本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA微调训练。 HuggingFace权重转换操作
训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
弹性云服务器配置公网NAT网关,实现公网访问;通过这种方式专属资源池不用另外配置公网NAT网关即可访问公网。 图1 专属资源池连通公网 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。 待部署SNAT的弹性云服务器操作系统为Linux操作系统。 待部署SNAT的弹性云服务器网卡已配置为单网卡。
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行obs_pipeline.sh脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 如果已完成权重转换,则直接执行预训练任务。如果未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
训练中的权重转换说明 以 llama2-13b 举例,运行 0_pl_pretrain_13b.sh 脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行 scripts/llama2/2_convert_mg_hf
精度问题概述 随着ChatGPT的推出,大模型迅速成为AI界热点。大模型训练需要强大的算力支撑,涉及数据、模型、框架、算子、硬件等诸多环节。由于规模巨大,训练过程复杂,经常出现loss不收敛的情况(模型精度问题),主要表现为loss曲线起飞或者毛刺等,且模型的下游任务评测效果变差