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训练权重转换说明 以 llama2-13b 举例,使用训练作业运行 obs_pipeline.sh 脚本后,脚本自动执行权重转换,并检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行训练任务。若未进行权重转换,则会自动执行scripts/llama2/2_convert_mg_hf
mindir的模型格式,因此ModelArts下线.om格式的模型转换能力,在ModelArts中逐步增加.mindir格式的支持能力。 下线模型转换后是否有替代功能? 您可以通过链接下载ATC模型转换工具,按照指导,在线下转换成.om格式模型。 ModelArts中是否还会增加模型转换的能力? ModelArts开
Code中查看远端日志 在VS Code环境中执行Ctrl+Shift+P 搜show logs 选择Remote Server。 也可在如下截图的红框处切换至其他的Log 父主题: VS Code使用技巧
CONVERT_HFtoMG:权重转换类型是否为HuggingFace权重转换为Megatron格式,True表示HuggingFace权重转换为Megatron,反之False为Megatron格式转换HuggingFace格式。 权重转换完成后,在/home/ma-user/
AI模型开发完成后,在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用,将AI应用快速部署为推理服务,您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台,或者批量生成推理结果。 图1 推理简介 训练模型:可以在ModelArts服务中进行,也可以在您的本地开发环境进行,本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。
AI模型开发完成后,在ModelArts服务中可以将AI模型创建为AI应用,将AI应用快速部署为推理服务,您可以通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台。 图1 推理简介 开发模型:模型开发可以在ModelArts服务中进行,也可以在您的本地开发环境进行,本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。
不足情况。有以下方法可以尝试: 如果使用的是免费规格,可以换成收费规格,免费规格资源较少,排队概率高。 规格选择卡数尽量少,如可以选择1卡,相比于选择8卡排队几率大大降低。 可以尝试使用其他Region(如北京四切换为上海一)。 如果有长期的资源使用诉求,可以购买独占使用的专属资源池。
AI Native的资源、任务等能力,用户可以直接操作资源池中的节点和k8s集群。请参见弹性集群k8s Cluster。 弹性裸金属:弹性裸金属提供不同型号的xPU裸金属服务器,您可以通过弹性公网IP进行访问,在给定的操作系统镜像上可以自行安装GPU&NPU相关的驱动和其他软件,
模型转换失败时如何查看日志和定位原因? 在模型转换的过程,如果出现模型转换失败,可以参考以下步骤查看日志并定位原因: 设置DEBUG日志。 设置MindSpore日志环境变量。 #shell export GLOG_v=0 # 0-DEBUG、1-INFO、2-WARNING、3-ERROR
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data
Gallery社区的Notebook案例,使用的资源是ASCEND的,“Run in ModelArts”跳转到CodeLab,就可以使用昇腾卡进行训练。 也支持切换规格 父主题: CodeLab
Notebook中的EVS存储可以使用套餐包吗? 无法使用套餐包。 父主题: 计费FAQ
arallel-size。默认为1 add-qkv-bias:为像qkv这样的键和值添加偏差。 loader:权重转换时要加载检查点的模型名称。 saver:权重转换时加载检查模型保存名称。 # 转换后的权重文件结构 ├── config.json ├── configuration_baichuan
模型转换报错如何查看日志和定位? 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志,可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后,再重新转换模型,导出对应的日志和dump图进行分析: 报错日志中搜到“not support onnx data type”,表示MindSpore暂不支持该算子。
PI接口不变? ModelArts提供多版本支持和灵活的流量策略,您可以通过使用灰度发布,实现模型版本的平滑过渡升级。修改服务部署新版本模型或者切换模型版本时,原服务预测API不会变化。 调整模型版本的操作可以参考如下的步骤。 前提条件 已存在部署完成的服务。 已完成模型调整,创建AI应用新版本。
add-qkv-bias:为像qkv这样的键和值添加偏差。 loader:权重转换时要加载检查点的模型名称。 saver:权重转换时加载检查模型保存名称。 CONVERT_HFtoMG:权重转换类型是否为HuggingFace权重转换为Megatron格式,True :HuggingFace权重转换为Megat
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data
)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data
为“0,1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py