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桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建 |── AscendSpeed # 代码目录
的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 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。 提交训练作业,训练完成后,生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中,保存路径为:/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for
的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 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。 提交训练作业,训练完成后,生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中,保存路径为:/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for
配置训练作业基本信息 在创建训练作业页面填写训练作业基本信息。 表1 创建训练作业的基本信息 参数名称 说明 名称 必填,训练作业的名称。 系统会自动生成一个名称,可以根据业务需求重新命名,命名规则如下: 支持1~64位字符。 可以包含大小写字母、数字、中划线(-)或下划线(_)。 描述 训
的“子目录挂载” 图3 选择SFS Turbo 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。 提交训练作业,训练完成后,生成的权重文件自动保存在SFS Turbo中,保存路径为:/home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for
定一些。 测试时需要执行mpirun的节点到hostfile中的节点间有免密登录,设置SSH免密登录方法如下: 客户端生成公私钥。 执行如下命令,在本地客户端生成公私钥(一路回车默认即可)。 ssh-keygen 上面这个命令会在用户目录.ssh文件夹下创建“id_rsa.pub
在弹出的对话框中,设置训练作业相关参数,详细参数说明请参见表1。 表1 训练作业配置参数说明 参数 说明 Job Name 训练作业的名称。 系统会自动生成一个名称,您可以根据业务需求重新命名,命名规则如下: 支持1~64位字符。 并包含大小写字母、数字、中划线(-)或下划线(_)。 Job Description
数据类型:系统会根据您的数据集,匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集,系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置:用来存放源数据集信息,例如本案例中从AI
据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
止,则推荐参照创建Notebook并执行性能诊断任务创建cpu规格的notebook进行性能分析,节省NPU计算资源。完成分析后,可以查看生成的html文件来进行快速的调优,html文件详情请参考advisor分析报告html文件详解。 下面以开发环境Notebook为例介绍一个典型的性能调优案例。
即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
据。此位置不能和OBS数据源中的文件路径相同或为其子目录。 创建表格数据集后,在存储路径下会自动生成以下4个目录。 annotation:版本发布目录,每次发布版本,会在此目录下生成和版本名称相同的子目录。 data:数据存放目录,导入的数据会放在此目录。 logs:日志存放目录。
即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
即便模型训练中断,也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的位置继续训练,加载中断生成的checkpoint,中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
fit(inputs=[input_data], job_name="cifar10-dis") 参数解释: inputs:可选参数,一个list,每个元素都是步骤2中生成的实例; job_name:可选参数,训练任务名,便于区分和记忆。 本地分布式训练任务开始后,SDK会依次帮助用户完成以下流程: 将训练脚
据处理”页面。 在创建数据处理页面,填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成,按“V0001”、“V0002”规则命名,用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设