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动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
续费。 统一包年/包月资源的到期日 如果您持有多台到期日不同的专属资源池,可以将到期日统一设置到一个日期,便于日常管理和续费。 图2展示了用户将两个不同时间到期的资源,同时续费一个月,并设置“统一到期日”后的效果对比。 图2 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。
is_processing=False) 创建训练作业时,可通过环境变量“MOX_FILE_PARTIAL_MAXIMUM_SIZE”设置用户需要分段下载的大文件阈值(单位为Bytes),超过该阈值的文件将使用并发下载模式进行分段下载。 建议与总结 在创建训练作业前,推荐您先使用
动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
module_file.py 训练作业导入模块时日志出现“ImportError: No module named xxx”的报错,可以判断是环境中没有包含用户依赖的python包。 处理方法 训练作业导入模块时日志出现前两条报错信息,处理方法如下: 首先保证被导入的module中有“__init__
constructor: Failed to find any matching files for xxx://xxx 原因分析 在ModelArts中,用户的数据都是存放在OBS桶中,而训练作业运行在容器中,无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错,您可以使用M
选择“Headers”设置请求头部,“Content-Type”的值设为“multipart/form-data”,“X-Auth-Token”的值设为用户实际获取的token值。 图1 设置请求头部 选择“Body”设置请求体,“key”选择为“images”,选择为“File”类型,接着通
要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
模板”,固定使用预置图像处理模式。 通用模板,搭载特定的AI引擎以及运行环境,内置的输入输出模式为未定义模式,即不定义具体的输入输出格式,用户需根据模型功能或业务场景重新选择新的输入输出模式来覆盖内置的未定义模式,如图像分类模型应选择预置图像处理模式,而目标检测模型则应选择预置物体检测模式。
无法执行相关GPU命令,只能尝试释放D+进程。 处理方法 “nvidia-smi”是一个NVIDIA GPU监视器命令行工具,用于查看GPU的使用情况和性能指标,可以帮助用户进行GPU优化和故障排除。 但是建议在业务软件或训练算法中,避免频繁使用“nvidia-smi”命令功能获取相关信息,存在锁死的风险。出现D+进程后可以尝试如下方法:
期到期后仍未续费,资源状态变为“已冻结”。 超过宽限期仍未续费将进入保留期,如果保留期内仍未续费,资源将被自动删除。 华为云根据客户等级定义了不同客户的宽限期和保留期时长。 在专属资源池到期前均可开通自动续费,到期前7日凌晨3:00首次尝试自动续费,如果扣款失败,每天凌晨3:00
配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子,包名:AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子 FFN推理算子支持geglu激活函数 支持配套pybind推理的10+算子(matmul
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1
要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。
支持完善的桶管理和对象管理操作。推荐使用此工具创建桶或上传对象。obsutil是一款用于访问管理OBS的命令行工具,对于熟悉命令行程序的用户,obsutil是执行批量处理、自动化任务的好的选择。 如果您的业务环境需要通过API或SDK执行数据上传操作,或者您习惯于使用API和S
<NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{service_name}下生成多少次结果。 单独的评测结果如下: {eval_dataset}-{timestamp} # 例如: mmlu-20240205093257
开发环境的Notebook,根据不同的工作环境,对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像,预置AI引擎PyTorch1