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略,请参见ModelArts依赖的OBS权限自定义策略样例。 在统一身份认证服务为用户增加自定义策略权限。详细操作请参见创建自定义策略。 登录“统一身份认证服务”控制台,左侧菜单选择“权限管理 > 权限”,单击右上角“创建自定义策略”,创建自定义策略权限。 图3 统一身份认证服务添加权限
标注。 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“声音分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。
模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.907)
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906)
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911)
推理模型量化 使用AWQ量化工具转换权重 使用SmoothQuant量化工具转换权重 使用kv-cache-int8量化 使用GPTQ量化 父主题: 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.910)
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/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
数据处理的创建时间。 data_source ProcessorDataSource object 数据处理任务的输入,与inputs二选一。 description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间,单位秒。 error_msg
ision”模型用途“model_usage”,模型精度描述“model_precision”,模型大小“model_size”,模型创建时间“create_time”,运行参数“parameter”。 order 否 String 可选值有以下两种。 “asc”为递增排序。 “
PyTorch迁移性能调优 性能调优总体原则和思路 MA-Advisor性能调优建议工具使用指导 MindStudio-Insight性能可视化工具使用指导 父主题: GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导
找训练作业。 操作一:单击“只显示自己”按钮,训练作业列表仅显示当前子账号下创建的训练作业。 操作二:按照名称、ID、作业类型、状态、创建时间、算法、资源池等条件筛选的高级搜索。 操作三:单击作业列表右上角“刷新”图标,刷新作业列表。 操作四:自定义列功能设置。 图1 查找训练作业
指定每一页返回的最大条目数,默认为“1000”。 sort_by 否 String 指定排序字段,枚举值如下: create_at:默认值,AI应用创建时间 model_version:AI应用版本 model_size:AI应用大小 order 否 String 排序方式,枚举值如下: asc:
self.model = None self.predict = None # 非阻塞方式加载saved_model模型,防止阻塞超时 thread = threading.Thread(target=self.load_model)
模型归属租户。 project String 模型归属项目。 owner String 模型归属用户。 create_at Long 模型创建时间,距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String
若单机精度正常但多机精度异常,有可能是多机通信造成的精度问题,此时可以用精度工具的通信精度检测功能进行定位。部分集合通信算子要求通信域内各rank结果一致,如AllReduce、AllGather等,利用这一特性,工具将多机模型训练中产生的通信输出存盘,并传输到同一节点来比较其一致性,从
问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
问并编辑以上源码文件。编辑完成后重新构建新镜像。 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
|──llama-factory.patch 训练作业的资源池以及ECS都需要连通公网,否则会安装和下载失败。资源池打通公网配置请参见配置Standard专属资源池访问公网,ECS打通公网配置请参见ECS绑定弹性公网IP。 父主题: 准备镜像
完成数据标注 返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“文本分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。