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训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
Gallery,单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”,选择“数据集”。 在“创建数据集”弹窗中配置参数,单击“创建”。 表1 创建数据集 参数名称 说明 英文名称 必填项,数据集的英文名称。 如果没有填写“中文名称”,则资产发布后,在数据集页签上会显示该“英文名称”。
e") print(predictor_object_list) 参数说明 查询服务列表,返回list,list大小等于当前用户所有已经部署的服务个数,list中每个元素都是Predictor对象,对象属性同本章初始化服务。 查询服务列表返回说明:service_list_resp
JOBSTAT_SUBMIT_MODEL_FAILED,提交模型失败。 17 JOBSTAT_DEPLOY_SERVICE_FAILED,部署服务失败。 18 JOBSTAT_CHECK_INIT,审核作业初始化。 19 JOBSTAT_CHECK_RUNNING,审核作业正在运行中。
description String Workflow工作流配置参数的描述。 example Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay Boolean 是否为延迟输入的参数,默认为否。 default Object 配置参数的默认值。 value Object 参数值。
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例,执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 云上迁移适配故障
污点:默认为空。支持给节点加污点来设置反亲和性,每个节点最多配置20条污点。 安装后执行脚本:请输入脚本命令,命令中不能包含中文字符,需传入Base64转码后的脚本,转码后的字符数不能超过2048。脚本将在Kubernetes软件安装后执行,不影响Kubernetes软件安装。 说明: 暂不支持资源池中的存量节点池修改名称。
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
--tensor-model-parallel-size:${TP}张量并行数,需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size:${PP}流水线并行数,需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir:加载转换模型权重路径。 --save-dir :
运行过程中,ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数,朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在代码中打印搜索参数并在控制台配置以下参数。 图1 设置算法搜索功能 搜索指标 搜索指标为目标函数的值,通常可以设置为loss、accuracy等。通过优化搜索指标的目标值
选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。 说明: 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”处会显示您的套餐余量,以及超出的部分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”,物体检测项目
选择自动学习训练节点所使用的资源规格,以实际界面显示为准,将会根据不同的规格计费。 说明: 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包,可优先选择您对应规格的套餐包,在“配置费用”处会显示您的套餐余量,以及超出的部分如何计费,请您关注,避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建项目”,预测分析项目
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: GPU相关问题
odelArts提供了即开即用的云上集成开发环境,包含迁移所需要的算力资源、AI框架、昇腾开发套件以及迁移调优工具链,最大程度减少客户自行配置环境的复杂度。 范围 本文涉及PyTorch训练的单卡和分布式业务迁移到昇腾的业务范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型