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当您使用订阅算法创建训练作业时,不支持该参数。 “启动文件” 训练作业启动文件位置。 说明: 当您使用订阅算法创建训练作业时,不支持该参数。 “运行用户ID” 容器运行时的用户ID。 “本地代码目录” 训练代码在训练容器中的存放路径。 “工作目录” 训练启动文件在训练容器中的路径。 “实例数”
的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为50G,专属资源池的容器引擎空间的默认为50G,支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。 确定错误类型 提示找不到文件等错误,请参见训练作业日志中提示“No such file or directory”。
与Notebook断开连接的状态下,单击Notebook名称,根据提示启动本地IDE与Notebook的连接(默认启动时间4小时)。 图5 启动连接Notebook 连接状态下,单击Notebook名称,根据提示断开本地IDE与云上Notebook的连接。 图6 停止连接Notebook
/home/ma-user/etc/ssh_host_rsa_key0 将准备好的sshd启动脚本文件上传至OBS的训练代码目录下。 创建自定义镜像训练作业。 “代码目录”选择存有sshd启动脚本文件的OBS地址。 “启动命令”需要适配sshd启动脚本,如下所示: bash ${MA_JOB_DIR}/demo-code/start_sshd
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表,包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
现如下类似提示。 图1 内存不足提示样例1 运行中服务出现告警时,在事件中出现建议:内存不足,请增加内存。 图2 内存不足提示样例2 原因分析 部署或升级时出现该提示,可能原因是选择的计算节点规格内存太小,无法满足应用部署,请增大内存规格。 运行中服务告警中出现该提示,可能代码有
#tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |──
Code开发环境中显示Notebook实例详情页,单击“连接”,系统自动启动该Notebook实例并进行远程连接。 图9 查看Notebook实例详情页 第一次连接Notebook时,系统右下角会提示需要先配置密钥文件。选择本地密钥pem文件,根据系统提示单击“OK”。 图10 配置密钥文件 单击“确定
Diffusion v1.5的onnx pipeline代码为例进行说明。 进入容器环境,创建自己的工作目录,由于在Snt9B裸金属服务器环境配置指南的配置环境步骤中,在启动容器时将物理机的home目录挂载到容器的“/home_host”目录下,该目录可以直接使用上传到物理机“home”目录下
Toolkit使用 安装ToolKit工具时出现错误,如何处理? PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时,出现错误 为什么无法启动训练? 提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误 提交训练作业报错“Invalid OBS
入4。 登录Grafana。 Grafana默认在本地的3000端口启动,打开链接http://localhost:3000,出现Grafana的登录界面。首次登录用户名和密码为admin,登录成功后请根据提示修改密码。 父主题: 安装配置Grafana
进入工作目录。 cd ascend_vllm Step4 部署并启动推理服务 在Step3中的terminal部署并启动推理服务。有2种方式,使用vllm-api启动推理服务,或者使用openai-api启动推理服务。参考命令如下: # 使用vllm-api python v
Code创建并调试训练作业 由于AI开发者会使用VS Code工具开发算法或模型,为方便快速将本地代码提交到ModelArts的训练环境、贴近本地开发习惯地编写启动命令,ModelArts提供了一个训练作业场景下的IDE插件ModelArts-HuaweiCloud,用户通过简易的操作,实现在本地ID
# 样例yaml配置文件 |──demo.sh # 指令微调启动shell脚本 |──intall.sh # 需要的依赖包
#tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |──
步骤三 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。其中 Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。
Step3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为:sh
文件数(含文件、文件夹数量)小于或等于1000个。 文件总大小小于或等于5GB。 “启动文件” 必须为“代码目录”下的文件,且以“.py”结尾,即ModelArts目前只支持使用Python语言编写的启动文件。 代码目录路径中的启动文件为训练启动的入口。 设置算法启动方式(预置框架+自定义) 图2 使用预置框架+自定义镜像创建算法
步骤3 启动训练脚本 修改超参值后,再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70b为例,多台机器执行训练启动命令如下。进入代码目录 /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed 下执行启动脚本。 多机执行命令为:sh
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后,可创建训练作业,在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包,如果直接使用基础镜像进行训练,每次创建训练作业时,训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。