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Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中,若用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
新镜像步骤ECS中构建新镜像(二选一)中镜像的代码目录CODE_DIR。修改代码如图1。 图1 修改区分训练作业中2个代码目录 使用环境变量SAVE_PATH重新覆盖权重文件保存路径,作为最终的权重保存路径。修改代码如图2。 图2 修改权重保存路径 多机训练场景下,需要将CODE
中的节点需要含有GPU/Ascend资源。 节点驱动升级操作 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”,在“弹性集群”页面,选择“Lite资源池”页签,查看资源池列表。 进入资源池详情页,在节点管理页面,选择需要进行驱动升级的节点,单击操作列的“更多
server(简称ps)和worker两种角色,ps和worker会被调度到相同的机器上。由于训练数据对于ps没有用,因此在代码中ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”,实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据,程序就显示空间不够而失败,因为/cache只有4TB的可用空间。
0.1","model_type":"TensorFlow"...... 原因分析 当模型名称包含下划线时,下划线涉及转义处理。 处理方法 需要在请求中增加exact_match参数,且参数值设置为true,确保model_name返回值正确。 父主题: 模型管理
size %dG is greater than threshold %dG”。 原因分析 Notebook容器当前的大小超过了阈值。 解决方案 需要减少容器大小。Notebook容器的大小分为两部分:镜像大小和容器中新安装文件的大小。因此有两种方法来解决该问题: 减少容器中新安装文件的大小
found) 问题现象 用户使用ma-cli制作自定义镜像失败,报错文件目录不存在。 图1 报错xxx not found 原因分析 复制的文件需要放在Dockerfile同级文件夹或者子目录中,不能放在Dockerfile上层目录。 图2 Dockerfile复制文件路径错误 解决方案
使用SmoothQuant量化 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。
Configuration。如果需要指定多个参数,可以使用--conf conf1 --conf conf2。 --resources Array of String 否 资源包名称。支持本地文件,OBS路径及用户已上传到DLI资源管理系统的文件。如果需要指定多个参数,可以使用--resources
通过API接口选择自定义镜像导入创建模型,配置了运行时依赖,没有正常安装pip依赖包。 原因分析 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖,系统不会自动安装所需要的pip依赖包。 处理方法 重新构建镜像。 在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包,例如安装Flask依赖包。 # 配置华为云的源,安装
Turbo按钮置灰不可操作。 图3 关联SFS Turbo状态 原因分析 ModelArts缺少SFS Turbo委托权限导致关联或解除关联失败。 处理方法 需要您给ModelArts配置SFS Turbo委托权限,配置步骤请参考最佳实践的“委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo”章节。