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训练精度对齐。对齐前2000步的loss,观察loss在极小误差范围内。 GPU环境下,使用Github中的官方代码跑训练任务。Github中的官方代码下载路径:https://github.com/hpcaitech/Open-Sora/tree/v1.0.0 在NPU代码 co
、中国-香港、亚太-新加坡、亚太-曼谷。 团队标注功能当前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”、“命名实体”、“文本三元组”、“语音分割”类型的数据集。 针对启用团队标注功能的数据标注任务,支持创建团队标注任务,将标注任务指派给不同的团队,由多人完成标注任务。同时,在成
expandable_segments:True 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-Ze
expandable_segments:True 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-Ze
务控制台上完成。 更多裸金属服务器的介绍请见裸金属服务器BMS。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU,即图形处理器,主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU,即神经网络处理器,是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比,NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。
实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning):是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一
1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表7 SearchProp 参数 是否必选 参数类型 描述 op 否 String 多个属性值之间的关系。可选值如下:
examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前
的。 code_type:预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时,prefix和 input会拼接成一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 步骤三:sharegpt格式数据生成为训练data数据集
的。 code_type:预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时,prefix和 input会拼接成一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 步骤三:sharegpt格式数据生成为训练data数据集
结构如下: 表1 ModelStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 模型注册节点的名称。只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符,一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 模型注册节点的输入列表
1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表8 LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
ta 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径;如使用自定义数据集,yaml配置文件需添加此参数。 是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。
表1 ServiceStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 服务部署节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 服务部署节点的输入列表
的。 code_type:预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时,prefix和 input会拼接成一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 步骤三:sharegpt格式数据生成为训练data数据集
极大的便利和性能提升。Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务,特别是在需要高性能和高效率的场景中,如自然语言处理、图像生成和语音识别等。 Ascend-vLLM的主要特点 易用性:Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程,使开发者可以更轻松地使用它。
极大的便利和性能提升。Ascend-vLLM可广泛应用于各种大模型推理任务,特别是在需要高性能和高效率的场景中,如自然语言处理、图像生成和语音识别等。 Ascend-vLLM的主要特点 易用性:Ascend-vLLM简化了在大模型上的部署和推理过程,使开发者可以更轻松地使用它。
1:物体检测 3: 图像分割 100:文本分类 101:命名实体 102:文本三元组关系标签 103:文本三元组实体标签 200:语音分类 201:语音内容 202:语音分割 600:视频标注 表7 LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String
DatasetImportStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集导入节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复。 是 str inputs 数据集导入节点的输入列表。