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在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构: obs://<bucket_name>/training_data
其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名,代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Created”,
json #微调训练原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${workdi
场景一:预置镜像满足ModelArts训练平台约束,但不满足代码依赖的要求,需要额外安装软件包。 具体案例参考使用预置镜像制作自定义镜像用于训练模型。 场景二:已有本地镜像满足代码依赖的要求,但是不满足ModelArts训练平台约束,需要适配。 具体案例参考已有镜像迁移至ModelArts用于训练模型。 场景三:
Notebook中快速使用MoXing 本文档介绍如何在ModelArts中调用MoXing Framework接口。 进入ModelArts,创建Notebook实例 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“开发空间>Notebook”,进入“Notebook”管理页面。 单击“创建”进入“创建
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Dee
k使用场景介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详
unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager): 57 #metadata_path
考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 场景二:基于Notebook提供的预置镜像或第三方镜像,借助ModelArts命令行工具(ma-cli镜像构建命令介绍)制作和注册镜像,构建一个面向AI开发的自定义镜像。此场景Notebook作为制作镜像的平台。具体案例参考在
如何查看在哪个区域购买的套餐包? 登录ModelArts管理控制台,单击“总览”页的“我的套餐包”,进入“资源包”页面。 在“资源包”页面,您可以在“资源包列表”中查看已购买的套餐包。单击“资源包名称/ID”进入资源包详情。 在资源包详情页面,即可查看套餐包的购买区域。 图1 查看资源包区域
otebook中的文件上传至OBS,或者下载OBS中的文件至Notebook中。 图1 Notebook中上传下载OBS文件 使用OBS客户端上传文件的操作指导:上传文件 方法一:在Notebook中通过Moxing上传下载OBS文件 MoXing是ModelArts自研的分布式
情况。建议优化数据读取和数据增强的性能,例如将数据读取并行化,或者使用NVIDIA Data Loading Library(DALI)等工具提高数据增强的速度。 模型保存不要太频繁:模型保存操作一般会阻塞训练,如果模型较大,并且较频繁地进行保存,就会影响GPU/NPU利用率。同
Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR:
Studio大模型即服务平台提供了丰富的开源大模型模板,在模型详情页可以查看模型的详细介绍,根据这些信息选择合适的模型模板,用于创建模型。 访问模型广场 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。
不发布模型,创建本地模型,可用来调试相关代码。 source_location_type 否 String 模型位置类型。可选值: OBS_SOURCE:source_location为OBS路径。(默认值) LOCAL_SOURCE:source_location为本地路径。 source_location
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt
Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。本案例中使用ModelArts的开发环境Notebook部署推理服务进行调试,请按照以下步骤完成Notebook的创建。 登录ModelArts控制台,在贵阳一区域,进入开发环境的Notebook界面,单击右上角“创建”,创建一个开发环境。创建Notebook的详
样本ID,通过OBS路径的md5生成。 signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示
代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况(cpu/mem/gpu/snt9/infiniband)是否符合预期。 通过CloudShell登录到Linux工作页面,检查GPU工作情况: 通过输入“nvidia-smi”命令,查看GPU工作是否异常。 通过输入“nvidia-smi
suppressed"。 原因分析 根据SFS客户端日志分析出现问题的时间点发现,SFS盘连接的客户端个数较多,在问题的时间点并发读取数据,I/O超高;当前SFS服务端的机制是:当SFS盘的性能到上限时,就会IO排队。IO排队造成处理时间超过 1 分钟时,客户端内核会打印"rpc_check_timeout:939