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parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
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注结果的存储路径,请参见如下说明。 背景说明 针对ModelArts中的数据集,在创建数据集时,需指定“数据集输入位置”和“数据集输出位置”。两个参数填写的均是OBS路径。 “数据集输入位置”即原始数据存储的OBS路径。 “数据集输出位置”,指在ModelArts完成数据标注后,
multi-step 什么是multi-step vLLM的调度和输入准备的CPU开销可能会导致NPU利用率不足,开启multi-step调度可以有效解决这个问题,开启multi-step调度后会在执行一次调度和输入准备后,连续n步运行模型。通过NPU在n步之间连续处理,而无需等待
input. 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 数据输入不连续,cuDNN不支持的类型。 处理方法 禁用cuDNN,在训练前加入如下代码。 torch.backends.cudnn.enabled = False 将输入数据转换成contiguous。 images = images
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
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Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重(可与tokenizer相同文件夹)时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。
置模型推理代码需要的依赖包,需要提供依赖包名、安装方式和版本约束的信息,详细参数见模型配置文件编写说明。导入模型时,模型配置文件中的安装包依赖参数“dependencies”如何编写? 解决方案 安装包存在前后依赖关系。例如您在安装“mmcv-full”之前,需要完成“Cytho
Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务(Object Storage Service,简称OBS)存储输入输出数据、运行代码和模
通过OpenAI服务API接口启动服务时,推理请求必须填写此参数。取值必须和启动推理服务时的model ${model_path}参数保持一致。 通过vLLM服务API接口启动服务时,推理请求不涉及此参数。 prompt 是 - Str 请求输入的问题。 max_tokens 否 16
运行训练作业时提示URL连接超时 问题现象 训练作业在运行时提示URL连接超时,具体报错如下: urllib.error.URLERROR:<urlopen error [Errno 110] Connection timed out> 原因分析 由于安全性问题在ModelArts上不能联网下载。
选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/data 存储位置:输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写,则忽略。 图3 选择SFS Turbo SFS Turbo不能直接挂载到容器的工作路径
转换静态shape模型需要在模型转换阶段固定模型的输入shape,也就是说每个输入shape是唯一的。静态shape转换主要包括两种场景: 第一种是待转换onnx模型的输入本身已经是静态shape,此时不需要在转换时指定输入shape也能够正常转换为和onnx模型输入shape一致的mindir模型。