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|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
使用导入的模型权重覆盖所有初始化的权重 # 4. 调用 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)来将配置设置到self.config中 PretrainedModel.from_pretrained(dir) # 将模型实例序列化到 dir/pytorch_model
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后,可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置,训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息,可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出现的问题。 表2
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
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service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
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在线/批量服务使用的AI专属资源池弹性集群的资源池ID,仅当配置专属资源池时返回。 load_balancer_policy String 在线同步服务设置elb后端转发策略详情枚举值:ROUND_ROBIN(加权轮询算法),LEAST_CONNECTIONS(加权最少连接),SOURCE_IP(源ip算法)
String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
input_shape="images:-1,3,640,640" ge.dynamicDims="1;8;16" 其中input_shape中的-1表示设置动态batch,ge.dynamicDims表示支持的batch值,上面的配置表示输入模型shape支持[1,3,640,640],[8,3
华为云租户的安全责任在于对使用的IaaS、PaaS和SaaS类各项云服务内部的安全以及对租户定制配置进行安全有效的管理,包括但不限于虚拟网络、虚拟主机和访客虚拟机的操作系统,虚拟防火墙、API网关和高级安全服务,各项云服务,租户数据,以及身份账号和密钥管理等方面的安全配置。 《华为云安全白皮
session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 offset 否 Integer 查询作业的偏移量,最小为0。例如设置为1,则表示从第二条开始查。 limit 否 Integer 查询作业的限制量。最小为1,最大为50。 sort_by 否 String
open(txt_path, 'w') as file: file.write(data['prompt']) 步骤六:设置宿主机文件权限 chmod -R 777 ${work_dir} 步骤七:进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数,避免加载到重复数据 ### tr_sampler.set_epoch(epoch) ### 分布式改造,DDP sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数,避免加载到重复数据 ###
Open-Sora1.2基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite DevServer上,使用PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Open-Sora 1.2 训练和推理。