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erCase', 'BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer', 'PretrainedFromHF'],设置为PretrainedFromHF。 - tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径。 - handler
告警和故障恢复。容器应该采用https的安全传输通道,并使用业界推荐的加密套件保证业务数据的安全性。 部署上线 部署服务时,需要注意为服务设置合适计算节点规格,防止服务因资源不足而过载或者资源过大而浪费。尽量避免在容器中监听其他端口,有本地内部需要访问的其他端口,监听在local
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
#HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_ma_output #训练输出保存权重,根据实际训练需求设置 |── Llama2-70B |── logs #训练过程中日志(loss、吞吐性能)
k。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。
k。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表,允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后,可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置,训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息,可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出现的问题。 表2
个CCE集群。在ModelArts控制台购买Lite Cluster集群时,ModelArts的资源池会先纳管这个CCE集群,然后根据用户设置的规格创建相应的计算节点(BMS/ECS)。随后,CCE会对这些节点进行纳管,并且ModelArts会在CCE集群中安装npuDriver
erCase', 'BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer', 'PretrainedFromHF'],设置为PretrainedFromHF。 - tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径。 - handler
#HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 ├── saved_dir_for_ma_output #训练输出保存权重,根据实际训练需求设置 ├── GLM3-6B ├── logs #训练过程中日志(loss、吞吐性能)
docker.com | sh sudo systemctl --now enable docker 步骤二:安装NVIDIA容器工具集 设置仓库地址和GPG key: distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false:表示不复制镜像模式,可极速创建AI应用,更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 不设置值时,默认为复制镜像模式。 tenant String 模型所属租户的账号id。 subscription_id String 模型订阅ID。
、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置 训练支持的模型列表 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
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。 ak := os.Getenv("HUAWEICLOUD_SDK_AK")
、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置 训练支持的模型列表 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
#HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 ├── saved_dir_for_ma_output #训练输出保存权重,根据实际训练需求设置 ├── Qwen-14B #请根据实际模型命名,Qwen-7B、Qwen-14B或Qwen-72B
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如使用SFS Turbo的路径:/mnt/sfs_turbo/)
、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置 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