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benchmark_tools/modal_benchmark/modal_benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \
MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server Remote Desktop Services 3389 Windows远程桌面服务端口,通过这个端口可以连接Windows弹性云服务器。 代理 8080 8080端口常用于WWW代理服务,实现网页浏览,实现网页浏览。如果您使用8080端口,访
gpu_type String 资源规格GPU的类型。 spec_code String 云资源的规格类型。 max_num Integer 可以选择的最大节点数量。 unit_num Integer 计价单元个数。 storage String 资源规格的ssd大小。 interface_type
scripts/install.sh,该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包,每次启动训练作业时会执行该命令安装。 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然
<模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone
<模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone
168.20.0/24重叠,否则会和专属资源池的网段发生冲突,因为专属资源池的默认网段为192.168.20.0/24。专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。 条件二:SFS Turbo网段不能与172网段重叠,否则会和容器网络发生冲突,因为容器网络使用的是172网段。
情况下,有的实例正常,有的实例异常。正常的实例会产生费用,此时服务状态是concerning。 failed:失败,服务部署失败,失败原因可以查看事件和日志标签。 stopped:停止。 finished:只有批量服务会有这个状态,表示运行完成。 sort_by 否 String
在主机上新建config.yaml文件。 config.yaml文件用于配置pod,本示例中使用sleep命令启动pod,便于进入pod调试。您也可以修改command为对应的任务启动命令(如“python train.py”),任务会在启动容器后执行。 config.yaml内容如下:
&& \ 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 若无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
= os.path.join(base_local_path, "train/") # 这里提前将训练脚本放在了obs中,实际上训练脚本可以是任何来源,只要能够放到Notebook里边就行 session.obs.download_file(os.path.join(base_bucket_path
预训练脚本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。 表1 预训练超参配置 参数 示例值 参数说明 DATASET_PATH /home/ma-user/ws/pr
调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询到的用户创建作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建训练作业的数量。 jobs jobs结构数组 训练作业的属性列表,具体请参见表4。 quotas Integer 训练作业的运行数量上限。
dict required 参数是否必填标记。 默认required=True。 Delay参数不能设required=False。 运行时前端可以不填此参数。 否 bool 使用案例 int类型参数 from modelarts import workflow as wf wf.Pl
|——megatron/ # 注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然
最终的权重保存路径。修改代码如图2。 图2 修改权重保存路径 多机训练场景下,需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录,则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件
最终的权重保存路径。修改代码如图2。 图2 修改权重保存路径 多机训练场景下,需要将CODE_DIR修改为OBS_CODE_DIR目录,则可以使用scripts/tools/sync_with_obs.py工具将其它节点的权重文件同步上传到主节点。修改代码如图3。 图3 多机同步权重文件
logs {pod-name} 其中{pod-name}替换为实际pod名称,可以在5的回显信息中获取。 图4 成功执行动态路由的回显 只有任务节点大于等于3的训练任务才能成功执行动态路由。 如果执行失败可以参考故障排除:ranktable路由优化执行失败处理。 故障排除:ranktable路由优化执行失败
10:30:00将专属资源池转为包年/包月计费,购买时长为1个月,1个月到期后用户将退订资源池。那么在3~4月份,该专属资源池总共产生多少费用呢? 计费构成分析 可以将专属资源池的使用阶段按照计费模式分为两段:在2023/03/18 15:30:00 ~ 2023/03/20 10:30:00期间为按需计费,2023/03/20
|——megatron/ # 注意:该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然