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在JupyterLab文件列表中,选择需要下载的文件,单击右键,在操作菜单中选择“Download”下载至本地。 下载的目的路径,为您本地浏览器设置的下载目录。 图1 下载文件 从JupyterLab中下载大于100MB的文件到本地 大于100MB的文件需要先从Notebook中上传到
文件已添加指定的用户和用户组,您直接使用即可。 用户只需要设置uid为1000的用户ma-user和gid为100的用户组ma-group,并使ma-user有对应目录的读写执行权限,其他如启动cmd不需要关心,无需设置或更改。 vim一个Dockerfile文件,添加第三方镜像
(此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
(此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
r。 解决方法 禁止VS Code自动升级。单击左下角选择Settings项,搜索Update: Mode,将其设置为none。 图1 打开Settings 图2 设置“Update: Mode”为“none” 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
(此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
&& useradd -d /home/ma-user -m -u 1000 -g 100 -s /bin/bash ma-user 明确设置镜像的启动命令。在dockerfile文件中指定cmd,dockerfile指令示例如下: CMD sh /home/mind/run.sh
在本地的VS Code开发环境中,单击左侧Remote Explorer按钮,在上方的下拉列表中选择“SSH Target”,再单击页面上的设置按钮,此时会出现SSH配置文件路径。 图3 配置SSH Targets页面 单击列表中出现的SSH路径按钮,打开config文件,进行配置。
功能亮点 一键运行:允许用户一键运行Notebook文件,无需逐个执行Cell。 定时任务调度:允许用户设置定时执行代码块的时间和频率。支持秒、分钟、小时和每天/每周/月的时间设置。 支持参数化执行:允许用户在运行时向Notebook传递参数,使得Notebook能根据不同需求调整行为。
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature
240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
”,可进行扩缩容、删除、转包周期、设置作业类型等操作,不同资源池可进行的操作不一致,具体以控制台显示为准。 对于包年/包月的Standard资源池,在详情页中,单击右上角“更多”,可进行扩容、退订、续费、开通自动续费或修改自动续费、驱动升级、设置作业类型等操作,不同资源池可进行的操作不一致,具体以控制台显示为准。
INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小(单位KB)。 status String 镜像状态。枚举值如下: INIT:初始化。
(此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
量,能更好的支撑用户使用该资产。 在模型详情页,选择“模型介绍”页签,单击右侧“编辑介绍”。 编辑模型基础设置和模型描述。 表1 模型介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置 中文名称 显示模型的名称,不可编辑。 许可证 模型遵循的使用许可协议,根据业务需求选择合适的许可证类型。
在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用
本示例生成的模型checkpoint路径设置在“/workspace/Megatron-DeepSpeed/checkpoints/gpt2”。 ll ./checkpoints/gpt2 图6 模型checkpoint 步骤3 单机多卡训练 和单机单卡训练相比, 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可,