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训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练数据集预处理说明 训练权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 AI应用计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.904) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 父主题: LLM大语言模型训练推理
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
使用自动学习实现预测分析 准备预测分析数据 创建预测分析项目 训练预测分析模型 部署预测分析服务 父主题: 使用自动学习实现零代码AI开发
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.906)
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
在弹出的“添加授权”页面中,授权对象类型选“所有用户”,委托选择选“新增委托”,权限配置选择“普通用户”,并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“创建”。 完成配置后,在ModelArts控制台的权限管理列表,可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2:创建OBS桶 登录OBS管理控制台
Step1 修改训练超参配置 SFT全参微调脚本llama2.sh,存放在xxx-Ascend/llm_train/AscendSpeed/scripts/llama2目录下。训练前,可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置,操作同预训练配置类似,不同点为RUN_TYPE
在弹出的“添加授权”页面中,授权对象类型选“所有用户”,委托选择选“新增委托”,权限配置选择“普通用户”,并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“创建”。 完成配置后,在ModelArts控制台的权限管理列表,可查看到此账号的委托配置信息。 步骤二:创建OBS桶 登录OBS管理控制台
Standard自动学习 Standard Workflow Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题: 功能介绍
例如,当训练代码启动脚本在OBS路径为“obs://bucket-name/app/code/train.py”,创建作业时配置代码目录为“/bucket-name/app/code/”。则代码目录配置完成后,执行如下命令,那么“run_train.sh”将选中的“code”文件夹下载到训练容器的“/h
本地数据、文件保存将"/cache"目录3.5T空间用完了。 云上训练磁盘空间一般指如下两个目录的磁盘空间: “/”根目录,是docker中配置项“base size”,默认是10G,云上统一改为50G。 “/cache”目录满了,一般是3.5T存储空间满了,具体规格的空间大小可参
成AI建模和应用。 如果您想了解如何使用ModelArts Standard一键部署现有的模型,并在线使用模型进行预测,您可以参考使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署。 ModelArts Standard同时提供了自动学习功能,帮助用户零代码构建
如下以创建uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0镜像保存任务为例。 POST https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
者都填优先使用user_id。 user_name String IAM用户名称。此参数与user_id必填一个。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
SpecResponce object 训练作业规格参数。 endpoints JobEndpointsResp object 远程接入训练作业时需要的相关配置。 表3 JobMetadata 参数 参数类型 描述 id String 训练作业ID,创建成功后由ModelArts生成返回,无需填写。
发布和管理AI Gallery中的AI应用 发布本地AI应用到AI Gallery 将AI Gallery中的模型部署为AI应用 管理AI Gallery中的AI应用 父主题: AI Gallery(新版)
主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理