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也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
906-xxx.zip中的AscendCloud-AIGC-6.3.906-xxx.zip文件。获取路径:Support-E。 如果没有软件下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 代码包文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 Step1 准备环境
静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范围内波动,且输入输出长度也在一定范围内变化时,模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求,能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
增量训练:加载权重,不加载优化器 断点续训:加载权重+优化器,可自由指定训练输出目录下批次的权重 故障快恢:加载权重+优化器,默认加载训练输出目录下最新的权重 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b
本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 约束限制 本方案目前仅适用于企业客户。 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本,请参考表1获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,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。可参考表1
代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统,work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU
UTC'的毫秒数。 source_location String 模型所在的OBS路径。 source_job_id String 来源训练作业的ID。 source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。
每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
907软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.907-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,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。可参考表1
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,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。可参考表1
912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
String 任务某个步骤的描述。 表4 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array of strings 允许通过SSH协议访问Notebook的公网IP地址白名单列表,默认都可以访问。当配置指定IP后,则仅允许IP所在的客户端实现对Notebook的访问。
开启图模式后,服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程,并且会在当前目录下生成.torchair_cache文件夹来保存图编译的缓存文件。当服务第二次启动时,可通过缓存文件来快速完成图编译的过程,避免长时间的等待,并且基于图编译缓存文件来启动服务可获得更优的推理性能,因此请在有图编译缓存文件的前提下启动服务
8:图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9:图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10:图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11:图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12:图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
[ICLR'24]论文中提出的多模态能力的跨语言泛化技术实现。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾计算资源开展MiniCPM-V2.0 LoRA训练的详细过程,及一份推理示例代码。完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。