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/ N ，算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法，Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对Ring算法的性能加速。算法计算总耗时减少了，所以用公式算出来的总线带宽也增加了。理论上Tree算法是比Ring算法
查看堆栈。py-spy工具的具体使用方法可参考py-spy官方文档。 # 找到训练进程的PID ps -ef # 查看进程12345的进程堆栈 # 如果是8卡的训练作业，一般用此命令依次去查看主进程起的对应的8个进程的堆栈情况 py-spy dump --pid 12345 父主题： 管理模型训练作业
DevServer资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强
在代码中还需要使用AK-SK认证模式，示例代码如下。 from modelarts.session import Session # 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s
set_context(device_target='Ascend');mindspore.run_check()" # 测试完需要恢复环境变量，实际跑训练业务的时候需要用到 export MS_GE_TRAIN=1 export MS_ENABLE_GE=1 图18 进入conda环境并进行测试
数据格式异常会导致训练失败，建议开启，保证训练稳定性。数据量过大时，数据清洗可能耗时较久，可自行线下清洗（支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道）。建议用JPEG格式数据")), wf.AlgorithmParameters(name="use_fp16", value=wf
数据格式异常会导致训练失败，建议开启，保证训练稳定性。数据量过大时，数据清洗可能耗时较久，可自行线下清洗（支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道）。建议用JPEG格式数据")), wf.AlgorithmParameters(name="use_fp16", value=wf
运行训练作业时，当“代码目录”下载完成后，“启动命令”会被自动执行。 如果训练启动脚本用的是py文件，例如“train.py”，则启动命令如下所示。 python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/train.py 如果训练启动脚本用的是sh文件，例如“main.sh”，则启动命令如下所示。 bash
（必须是“迭代次数|loss|吞吐”），才能在此处正常查看吞吐和“训练LOSS”曲线。 训练LOSS 训练阶段的LOSS变化，模型在日志里用LOSS关键词记录数据，按照训练迭代周期记录LOSS值。 微调产物说明 模型微调完成后，会得到一个新模型，即微调产物。 在微调大师页面，单击
需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。 牵扯部分文件用户组不一致的情况，可以在宿主机用root权限执行命令进行修改 docker exec -u root:root 39c9ceedb1f6 bash -c "chown -R
启动服务，并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序，对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默
启动服务，并按照global rank_table中的全量实例、增量实例的顺序，对全量推理实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默
需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。 牵扯部分文件用户组不一致的情况，可以在宿主机用root权限执行命令进行修改 docker exec -u root:root 39c9ceedb1f6 bash -c "chown -R
assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与input_ids对应，用-100替换user_ids的token，只保留assistant_ids attention_mask是和input_ids等长的全1序列
assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与input_ids对应，用-100替换user_ids的token，只保留assistant_ids attention_mask是和input_ids等长的全1序列
ServiceConfig() # 主要在服务部署节点的输出中使用 如果您没有特殊需求，可直接使用内置的默认值。 使用案例 主要包含三种场景的用例： 新增在线服务 更新在线服务 服务部署输出推理地址 新增在线服务 import modelarts.workflow as wf # 通
数据格式异常会导致训练失败，建议开启，保证训练稳定性。数据量过大时，数据清洗可能耗时较久，可自行线下清洗（支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道）。建议用JPEG格式数据")), wf.AlgorithmParameters(name="use_fp16", value=wf
运行训练作业时，当“代码目录”下载完成后，“启动命令”会被自动执行。 如果训练启动脚本用的是py文件，例如“train.py”，则启动命令如下所示。 python ${MA_JOB_DIR}/demo-code/train.py 如果训练启动脚本用的是sh文件，例如“main.sh”，则启动命令如下所示。 bash
45--data_demo” ENV_AG_USER_PARAMS 配置的训练超参json字符串。创建训练任务时在算法配置页面设置的超参，用json字符串表示。 {"per_device_eval_batch_size":"32","lr":"0.001","logging_steps":"24"}
获取训练吞吐数据：在打印的loss日志中搜索关键字段“elapsed time per iteration”获取每步迭代耗时，总的Token数可以用日志中的“global batch size”和“SEQ_LEN”相乘获得，训练的每卡每秒的吞吐=总Token数÷每步迭代耗时÷总卡数。 删除调优任务
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