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NpuInfo object 规格的NPU信息。 source_type String 此规格应用于模型的类型,取值为空或auto,默认为空,代表是用户自己产生的模型;取值为auto时,代表是自动学习训练的模型,计费方式有差别。 is_free Boolean 当前规格是否是免费规格,“true”表示是免费规格。
Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 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。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
llama2-70b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-hf https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf (推荐) 4 llama3 llama3-8b https://huggingface
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练容错检查 无条件自动重启,不管什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解:无条件自动重启。 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2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS
hostPath: path: ${node-path} 参数说明: ${container_name}:容器名称,此处可以自己定义一个容器名称,例如ascend-vllm。 ${image_name}:Step3 制作推理镜像构建的推理镜像名称。 ${node-p
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-batch-size)的设置:需要遵循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。
Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 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。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
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-batch-size)的设置:需要遵循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。
-batch-size)的设置:需要遵循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。
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练容错检查 无条件自动重启,不管什么原因系统都会自动重启训练作业,提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解:无条件自动重启。 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2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS
$image_name \ /bin/bash 参数说明: --name ${container_name} 容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称,例如ascendspeed。 -v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中