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支持管理托管的资产文件,例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将会变成该模型资产的标签,并且自动同步在模型描述部分,保存到“README
容器运行时的用户ID。 “本地代码目录” 训练代码在训练容器中的存放路径。 “工作目录” 训练启动文件在训练容器中的路径。 “计算节点个数” 本次训练作业设置的计算节点个数。 “专属资源池” 专属资源池信息,仅当训练作业使用专属资源池时可见。 “规格” 本次训练作业使用的训练规格。 “输入-输入路径”
在本地的VS Code开发环境中,单击左侧Remote Explorer按钮,在上方的下拉列表中选择“SSH Target”,再单击页面上的设置按钮,此时会出现SSH配置文件路径。 图3 配置SSH Targets页面 单击列表中出现的SSH路径按钮,打开config文件,进行配置。
--seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以
cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业:介绍如何在ModelArts的开发环境中,使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题: 分布式模型训练
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature
准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch
在Notebook调试环境中部署推理服务 介绍如何在Notebook中配置NPU环境,部署并启动推理服务,完成精度测试和性能测试。 若需要部署量化模型,需在Notebook中进行模型权重转换后再部署推理服务。 在推理生产环境中部署推理服务 介绍如何创建AI应用,部署模型并启动推理服务,在线预测服务。
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
6,默认global batch size为64;其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
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务器的缓存目录下。 gallery-cli download {repo_id} {文件名} {文件名} 其中,“repo_id”如何获取,文件名如何获取。 如下所示,表示下载文件“config.json”和“merges.txt”到服务器的缓存目录“/test”下,当回显“100%”时表示下载完成。
用户/训练系统,将CUDA_VISIBLE_DEVICES传错了,检查CUDA_VISIBLE_DEVICES变量是否正常。 用户选择了1/2/4卡这些规格的作业,然后设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘1’这种类似固定的卡ID号,与实际选择的卡ID不匹配。 处理方法 尽量代码里不要去修改CUD
2,默认global batch size为64;其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可
6,默认global batch size为64;其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可
指标:ModelArts Standard上报的所有指标都保存在AOM中,用户可以通过AOM服务提供的指标消费和使用的能力来进行指标消费。设置指标阈值告警、告警上报等,都可以直接在AOM控制台查看。 使用Grafana查看AOM中的监控指标:使用Grafana等可视化工具来查看与
AI应用基本信息参数说明 参数名称 说明 名称 AI应用名称。支持1~64位可见字符(含中文),名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 版本 设置所创建AI应用的版本。第一次导入时,默认为0.0.1。 说明: AI应用创建完成后,可以通过创建新版本,导入不同的元模型进行调优。 描述 AI应用的简要描述。
“train_params.json” 必选文件,训练参数文件,定义了模型训练的必要参数,例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求说