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train_url 是 String 训练作业的输出文件OBS路径URL,默认为空,如:“/bucket/trainUrl/”。 log_url 否 String 训练作业的日志OBS输出路径URL,默认为空。如:“/usr/train/”。
其他AI引擎的日志都包含在普通日志中,无法区分。 训练日志的时效性 从日志产生的时效性上可以分为以下3种情况: 实时日志:训练作业实时运行时产生,在ModelArts训练作业详情页面上可以查看。
node_count Integer 训练作业选择的资源副本数。 pool_id String 训练作业选择的资源池ID。 flavor_detail FlavorDetail object 训练作业、算法的规格信息(该字段只有公共资源池存在)。
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以删除uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。
训练作业 创建训练作业 训练作业调测 查询训练作业列表 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练日志 查询训练作业的运行指标 父主题: 训练管理
训练的权重转换说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行0_pl_pretrain_13b.sh脚本。脚本同样还会检查是否已经完成权重转换的过程。 若已完成权重转换,则直接执行预训练任务。
原因:Moxing在进行文件复制时,未找到train_data_obs目录。 处理建议:修改train_data_obs目录为正确地址,重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中,不要删除相应OBS目录下的对象,否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。
启动命令: cd ${MA_JOB_DIR}/demo && python main.py -a resnet50 -b 128 --epochs 5 dog_cat_1w/ 此处的“demo”为用户自定义的OBS存放代码路径的最后一级目录,可以根据实际修改。
需要排查训练代码中是否有设置NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量,该环境变量由系统自动注入,训练代码中无需设置。训练代码去除NCCL_SOCKET_IFNAME环境变量设置逻辑后,单击右侧“重建”,重新创建训练作业,提交训练作业后等待作业完成。
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tags Array of TmsTag objects TMS的标签结构体。
查询训练作业版本列表 功能介绍 根据作业ID查看指定的训练作业版本。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。
新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧版训练引擎,单击显示旧版引擎即可选择旧版引擎。新旧版支持的预置引擎差异请参考表1。详细的训练引擎版本说明请参考新版训练和旧版训练分别支持的AI引擎。
training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 是 Array of TmsTagForDelete objects 要删除的标签列表。
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。
创建训练任务 登录ModelArts管理控制台,检查当前帐号是否已完成访问授权的配置。如果未完成,请参考使用委托授权针对之前使用访问密钥授权的用户,建议清空授权,然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。
查看训练作业标签 通过给训练作业添加标签,可以标识云资源,便于快速搜索训练作业。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”。 在训练作业列表中,单击作业名称进入训练作业详情页面。 在训练作业详情页面,单击“标签”页签查看标签信息。
y_train, epochs=5) model.save(os.path.join(args.train_url, 'model')) 父主题: 准备模型训练代码
管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量,方便用户查看,主要包括以下类型。
如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 场景描述 在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时,训练数据通常存储在对象存储服务(OBS)中,且训练数据较大时(如200GB以上),每次都需要使用GPU资源池进行训练,且训练效率低。
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。