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存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity full \ --recompute-method block
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设置某一作业类型后,即可在此专属资源池中下发此种类型的作业,没有设置的作业类型不能下发。 为了支持不同的作业类型,后台需要在专属资源池上进行不同的初始化操作,例如安装插件、设置网络环境等。其中部分操作需要占据资源池的资源,导致用户实际可用资源减少。因此建议用户按需设置,避免不必要的资源浪费。 约束限制 专属资源池状态处于“运行中”。
e.sh 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers
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sh文件,来安装依赖以及下载完整代码。 使用基础镜像的方法,需要确认训练作业的资源池是否联通公网,否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install.sh 中的 transformers
存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity full \ --recompute-method block
用户使用了已开启sudo权限的专属池,使用自定义镜像时,sudo工具未安装或安装错误; 用户使用的cann、cuda环境有兼容性问题; 用户的docker镜像配置错误、网络或防火墙限制、镜像构建问题(文件权限、依赖缺失或构建命令错误)等原因导致的。 父主题: 自定义镜像故障
存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity full \ --recompute-method block
存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity full \ --recompute-method block
存溢出的错误。 可添加参数:在3_training.sh文件中添加开启重计算的参数。其中recompute-num-layers的值为模型网络中num-layers的参数值。 --recompute-granularity full \ --recompute-method block
#执行安装命令 sh scripts/install.sh 在执行 scripts/install.sh 安装命令时,需要确认机器是否已联通网络。若无法联通网络,可使用离线安装的方式,具体参考离线训练安装包准备说明。 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 install
如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.2
如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.2
如果使用DevServer资源,请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.2
如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.2
保存整个Model(不推荐) torch.save(model, path) 可根据step步数、时间等周期性保存模型的训练过程的产物。 将模型训练过程中的网络权重、优化器权重、以及epoch进行保存,便于中断后继续训练恢复。 checkpoint = { "net":
保存整个Model(不推荐) torch.save(model, path) 可根据step步数、时间等周期性保存模型的训练过程的产物。 将模型训练过程中的网络权重、优化器权重、以及epoch进行保存,便于中断后继续训练恢复 checkpoint = { "net": model.state_dict()
间),容器引擎选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 如果已完成集群资源购买和开通,则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器,对kubectl进行集群访问配置。