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主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
硬盘限制故障 下载或读取文件报错,提示超时、无剩余空间 复制数据至容器中空间不足 Tensorflow多节点作业下载数据到/cache显示No space left 日志文件的大小达到限制 日志提示"write line error" 日志提示“No space left on device”
预置算法运行故障 日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“ValueError: label_map not match” 日志提示“Please set the train_url
服务预测 服务预测失败 服务预测失败,报错APIG.XXXX 在线服务预测报错ModelArts.4206 在线服务预测报错ModelArts.4302 在线服务预测报错ModelArts.4503 在线服务预测报错MR.0105 Method Not Allowed 请求超时返回Timeout
Lite Cluster 资源池创建失败的原因与解决方法? Cluster资源池节点故障如何定位 特权池信息数据显示均为0%如何解决? 重置节点后无法正常使用?
Ascend相关问题 Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 训练作业的日志出现detect failed(昇腾预检失败) 父主题: 训练作业
业务代码问题 日志提示“pandas.errors.ParserError: Error tokenizing data. C error: Expected .* fields” 日志提示“max_pool2d_with_indices_out_cuda_frame failed
ModuleNotFoundError: No module named 'numba' JupyterLab中文件保存失败,如何解决? 用户结束kernelgateway进程后报错Server Connection Error,如何恢复? 父主题: 开发环境
如何保证训练和调试时文件路径保持一致 云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后,SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时,设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”,使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。
WorkflowStorage objects Workflow包含的统一存储定义。 labels 否 Array of strings 为Workflow工作流设置的标签。 assets 否 Array of WorkflowAsset objects 工作流绑定的资产。 sub_graphs 否 Array
业名称进入“标注作业详情页”,单击右上角“团队标注>验收”,发起验收。 图5 发起验收 在弹出的对话框中,设置“抽样策略”,可设置为“按百分比”,也可以设置为“按数量”。设置好参数值后,单击“确定”启动验收。 “按百分比”:按待验收图片总数的一定比例进行抽样验收。 “按数量”:按一定数量进行抽样验收。
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 user_id 否 String 用户ID,当user_id为all时,表示删除所有IAM子用户的授权。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除指定用户的授权 DELETE
限期使用。如果打开时长限制,除了设置资产免费使用的时长,还可以设置到期后是否续订。 如果是更新已发布资产的版本。 “发布方式”选择“添加资产版本”。 在“资产标题”下拉框中选择已有资产名称。支持搜索资产名称。 设置“ModelArts区域”。 设置可以使用该资产的ModelArts区域,以控制台实际可选值为准。
在模型列表,选择要体验的模型服务,单击操作列“更多 > 体验”,进入体验页面。 在参数设置页面,拖动或直接输入数值配置推理参数。单击“恢复默认”可以将参数值调回默认值。 图2 设置推理参数 表1 参数设置 参数 说明 温度/Temperature 设置推理温度。 数值较高,输出结果更加随机。 数值较低,输出结果更加集中和确定。
部署服务如何选择计算节点规格? 部署服务时,用户需要指定节点规格进行服务部署,界面目前显示的节点规格是ModelArts根据用户的AI应用和资源池的节点规格计算得到,用户可以选择ModelArts提供的规格,也可以使用自定义规格(公共资源池不支持)。 计算节点规格主要是根据用户AI应用实际需要的资源进
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。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池 > 弹性集群”,选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7
参考线下容器镜像构建及调试章节,构建容器镜像并调试,镜像构建及调试与单机单卡相同。 上传镜像,参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 操作步骤 登录Imagenet数据集下载官网地址,下载Imagenet21k数据集:http://image-net.org/ 下载格式转换后的anno
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。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池 > 弹性集群”,选择创建的专属资源池。 图1 查看专属资源池 在专属池详情页可查看驱动及固件版本。如下图显示Ascend驱动为7
性。 编辑Notebook介绍 在Notebook详情页,单击“项目介绍”。 在基础设置中设置“许可证”、“语言”、“框架”、“任务类型”和“硬件资源”等信息。 单击“确定”。 编辑设置 基本设置 单击右侧的,可以更改Notebook名称和描述。 编辑完成之后单击“确定”。 关联资产