推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server资源和Ascend Snt9B。训练至少需要单机8卡,推理需要单机单卡。 表1 环境要求 名称 版本 CANN cann_8.0.rc3 驱动 24.1.rc1 PyTorch 2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
此方式训练完成后json日志或打屏日志直接打印性能结果,免于计算,方便用户验证发布模型的质量。并且新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置,使用yaml配置文件方便用户根据自己实际需求进行修改。 权重文件支持以下组合方式,用户根据自己实际要求选择: 训练stage 不加载权重
本例的Dockerfile将基于MindSpore基础镜像mindspore1.7.0-cann5.1.0-py3.7-euler2.8.3,升级到cann 5.1.RC2和MindSpore1.8.1,构建一个面向AI任务的镜像。 加载镜像模板后,Dockerfile文件自动加载,在“.ma/upgrade_ascend_mindspore_1
器上启动。 约束限制 全量和增量节点的local rank table必须一一对应。 全量和增量节点不能使用同一个端口。 scheduler实例中NODE_PORTS=8088,8089;端口设置顺序必须与global rank table文件中各全量和增量节点顺序一致,否则会报错。
一、中国-香港、亚太-新加坡、亚太-曼谷、亚太-雅加达、拉美-圣地亚哥、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城二。 背景信息 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的标注作业支持智能标注功能。 启动智能标注时,需标注作业存在至少2种标签,且每种标签已标注的图片不少于5张。 启动智能标注时,必须存在未标注图片。
whl # 构建最终容器镜像 FROM nvidia/cuda:11.1.1-runtime-ubuntu18.04 # 安装 vim和curl 工具(依然使用华为开源镜像站) RUN cp -a /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list
s/code/main.py”。 超参 当资源规格为单机多卡时,需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时(即实例数大于 1),无需设置超参world_size和rank,超参会由平台自动注入。 方式二:使用自定义镜像功能,通过torch.distributed
peed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示训练类型。可选择值:[pt、sf、rm、ppo],pt代表预训练,sft代表指令监督微调,rm代表奖励模型训练,ppo代表PPO训练。
\"bow\", \"crossbow\"], \"type\": \"string\"}}}" }' Step5 推理性能和精度测试 推理性能和精度测试操作请参见推理性能测试和推理精度测试。 附录:基于vLLM(v0.3.2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明 基于vLLM(v0
"software|firmware" #查看驱动和固件版本 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23.0.5。如果不符合要求请参考安装固件和驱动章节升级驱动。 检查docker是否安装。
/...目录下,查找到summmary目录,有txt和csv两种保存格式。总体打分结果参考txt和csv文件的最后一行,举例如下: npu: mmlu:46.6 gpu: mmlu:47 NPU打分结果(mmlu取值46.6)和GPU打分结果(mmlu取值47)进行对比,误差在1以内(计算公式:(47-46
志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909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。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1 获取软件 分类 名称
911版本,请参考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。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表1 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
7及以上版本docker的虚拟机或物理机用作镜像构建节点,以下称“构建节点”。 可以通过执行docker pull、apt-get update/upgrade和pip install命令判断是否可正常访问外部可用的开源软件仓库,若可以正常访问表示环境已连接外部网络。 上述的虚拟机或物理机需要为arm64架构。
ModelArts支持的监控指标 为使用户更好地掌握自己的ModelArts在线服务和对应模型负载的运行状态,云服务平台提供了云监控。您可以使用该服务监控您的ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作,帮助您更好地了解服务和模型的各项性能指标。 表1 ModelArts支持的监控指标
一般在镜像里不包含训练所用的数据和代码,所以在启动镜像以后需要手工把需要的文件复制进去。建议数据、代码和中间数据都放到"/cache"目录,防止正式运行时磁盘占满。建议linux服务器申请的时候,有足够大的内存(8G以上)以及足够大的硬盘(100G以上)。 docker和linux的文件交互命令如下:
# 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。
mox mox.file.remove('obs://bucket_name/sub_dir_0', recursive=True) 移动和复制操作 移动一个OBS文件或文件夹。移动操作本身是用“复制+删除”来实现的。 一个OBS文件移动到另一个OBS文件,例如将“obs://bucket_name/obs_file
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
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