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查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件。 查看性能
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时,默认采用的精度模式是fp16,如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(精度模式并不总是需要使用fp32,因为相对于fp16,fp32的性能较差。因此,通常只在检测到某个模型精度存在
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
准备Notebook(可选) 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且No
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中,具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业,并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法,启动方式自定义,以及选择上传的镜像。 代码目录选择:OBS桶路径下的llm_train/AscendSpeed代码目录。
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。文件会直接下载用户本地,需要再上传至SFS Turbo中。
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为:/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。权重文件下载有如下几种方式,但不仅限于以下方式: 方法一:网页下载:通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接,即可在模型主页的Files and Version中下载文件。文件会直接下载用户本地,需要再上传至SFS Turbo中。
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910)
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备Notebook(可选) 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且No
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取和上传基础镜像 使用基础镜像 ECS中构建新镜像 父主题: 准备工作
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 离线训练安装包准备说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备Notebook(可选) 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下,无缝协同,更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中,如果用户需要自定义开发,可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且No
负载均衡 负载均衡作用在客户端,是高并发、高可用系统必不可少的关键组件,目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上,以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者,需要微服务应用集成负载均衡模块,启用loadbalance处理链。 配置示例如下: