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践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4.个人防护装备:确保您和您的同事穿戴正确的个人防护装备,如安全鞋、透明眼镜或面罩、手套等。\n\n5
配置Cluster资源,确保可以通过公网访问Cluster机器,具体配置请参见配置Lite Cluster网络。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
准备代码 本教程中用到的代码和权重文件如下表所示,请提前准备,并按要求在容器中创建工作目录。 获取代码和权重文件 表1 准备代码 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.904-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了
mindspore_lite as mslite import numpy as np from PIL import Image # 设置目标设备上下文为Ascend,指定device_id为0 context = mslite.Context() context.target = ["ascend"]
训练脚本说明 yaml配置文件参数配置说明 各个模型深度学习训练加速框架的选择 模型NPU卡数取值表 各个模型训练前文件替换 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
据和应用程序,以及遵守相关的合规性要求。 具体而言,云服务提供商应该提供以下服务和功能: 建立和维护安全的基础设施,包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台,保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问控制机制,以确保只有授权用户可以访问云服务,保证租户之前的相互隔离。
附录:指令微调训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训
使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 增量模型训练 分布式模型训练 模型训练存储加速 自动模型优化(AutoSearch) 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi
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gpu_index 节点上GPU的索引。 gpu_type 节点上GPU的型号。 device_name infiniband或RoCE网络网卡的设备名称。 port IB网卡的端口号。 physical_state IB网卡每个端口的状态。 firmware_version IB网卡的固件版本。
Stable Diffusion WebUI如何适配? WebUI一般可以分为前端和后端实现两部分,后端的实现模式种类多样,并且依赖了多个的第三方库,当前在WebUI适配时,并没有特别好的方式。在对后端实现比较理解的情况下,建议针对具体的功能进行Diffusers模块的适配与替换
254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。
新建、关闭、保存、重新加载、重命名、导出、打印Notebook等功能。 Edit 编辑ipynb文件中代码块的相关操作,包括撤销、重做、剪切、复制、粘贴、选择、移动、合并、清除、查找代码块等。 View 查看视图相关操作。 Run 运行代码块相关操作,例如:运行选中代码块、一键运行所有代码块等。 Kernel
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi
254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 检查环境。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。运行如下命令,返回NPU设备信息。 npu-smi info 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。
Notebook提示磁盘空间已满 问题现象 在使用Notebook时,提示磁盘空间已满:No Space left on Device。 在Notebook执行代码时,出现如下报错,提示:Disk quato exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除