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格式的模板: 支持Alpaca格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板:
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time per iteration)*1000,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。 图2 查看日志和性能
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Lite Server GPU裸金属服务器使用EulerOS内核误升级如何解决 GPU A系列裸金属服务器无法获取显卡如何解决 GPU裸金属服务器无法Ping通如何解决 GPU A系列裸金属服务器RoCE带宽不足如何解决? GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed
分页列表的起始页,默认为0。 process_parameter 否 String 图像缩略设置,同OBS缩略图设置,详见OBS缩略图设置。如:image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 result_property 否 String 样本状
在ModelArts管理控制台,左侧菜单栏选择“Workflow”进入Workflow页面。 在服务部署节点启动之后会等待用户设置相关配置信息,选择模型及版本为异步推理模型,设置服务启动参数,配置完成后直接单击继续运行即可。 其中服务启动参数与您选择的异步推理模型相关,选择了需要的模型及版本后,系统会自动匹配响应的服务启动参数。
arts/user-job-dir/code/train.py”。可通过以下方式使用指定的“conda env”启动训练: 方式一:为镜像设置正确的“DEFAULT_CONDA_ENV_NAME”环境变量与“ANACONDA_DIR”环境变量。 ANACONDA_DIR=/home/ma-user/anaconda3
ASCEND_SLOG_PRINT_TO_STDOUT=1 # 设置plog日志是否在屏幕上显示,1表示默认设置在屏幕上显示日志。 ASCEND_GLOBAL_EVENT_ENABLE=1 # 设置事件级别 不开启Event日志级别为0;开启Event日志级别为1。
准备镜像 准备大模型训练适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置Standard物理机环境操作。 基础镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像 swr
Key值固定为X-Apig-AppCode,Value值为APP认证的app_code值,在服务调用指南tab的APP认证API处展开,进行AppCode管理设置。 图13 获取Key值和Value值 将在ModHeader插件中添加Key值和Value值。 图14 添加Key和value 进入在线
(此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
(此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
-R ma-user:100 {Python软件包路径} # 设置容器镜像预置环境变量。 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失。 ENV PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录。 USER ma-user WORKDIR
团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。 请确保您的邮箱已完成配置且配置无误。可参考管理成员,完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题: Standard数据准备
配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”,用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:DATA、MODEL。 DATA:训练数据集的路径/standard-qwenvl-7b/training_data/qwenvl_dataset/。
配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”,用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:DATA、MODEL。 DATA:训练数据集的路径/standard-qwenvl-7b/training_data/qwenvl_dataset/。
件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀字段名称,例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None,此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name:预训练json文件的指令输入字段名称,例如:请问苹果是什么颜色。