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max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU,导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数:TP张量并行(tensor-model-parallel-size)
1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 父主题: 准备工作
Face权重文件以及训练代码都需要上传至SFS Turbo中。而基于SFS Turbo所执行的训练流程如下: 将SFS Turbo挂载至ECS服务器后,可直接访问SFS Turbo。通过SSH连接ECS将代码包上传至SFS Turbo中。 在表1获取基础镜像,随后通过镜像方案说明中的步骤执行代码包中llm_t
max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法: 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU,导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数:TP张量并行(tensor-model-parallel-size)
max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU,导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数:TP张量并行(tensor-model-parallel-size)
max_split_size_mb to avoid fragmentation. 解决方法: 通过npu-smi info查看是否有进程资源占用NPU,导致训练时显存不足。解决可通过kill掉残留的进程或等待资源释放。 可调整参数:TP张量并行(tensor-model-parallel-size)
解等特点。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu + 华为自研Ascend Snt9B硬件,完成Qwen-VL推理。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer资源和Ascend Snt9B。 表1 环境要求 名称 版本 PyTorch
U/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成
U/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成
”页面,打开“查看所有”开关,可以看到IAM项目下所有子账号创建的Notebook实例。 按实例名称、实例ID、实例状态、使用的镜像、实例规格、实例描述、创建时间等单个筛选或组合筛选。 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 当子账号被授予“listAllNotebook
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格:单机训练需要使用单机8卡,多机训练需要使用2机16卡。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epo
en系模型),开启并行可以减少显存占用,以提升推理吞吐量。 export USE_PFA_HIGH_PRECISION_MODE=1 # PFA算子是否使用高精度模式;默认值为0表示不开启。针对Qwen2-7B模型,必须开启此配置,否则精度会异常;其他模型不建议开启,因为性能会有损失。
在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时,默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件,需要修改文件权限改为ma-user可读,否则会出现Permission denied错误,因此需
metrics 参数 参数类型 描述 metric String 运行指标,可选值如下: cpuUsage(CPU使用率)、memUsage(物理内存使用率)、gpuUtil(GPU使用率)、gpuMemUsage(显存使用率)、npuUtil(NPU使用率)、npuMemUsage(NPU显存使用率)。
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径
sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径