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MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_lora_7b.sh 最后,请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。
图1 等待模型载入 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 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)
例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令: MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_sft_7b.sh 最后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能
{image_id} 为docker镜像的ID,在宿主机上可通过docker images查询得到。 Step5 进入容器安装推理依赖软件 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。 完成资源配置后,单击“继续运行”,服务部署节点将继续运行,直至状态变为“运行成功”,至此,已将AI应用部署为在线服务。
如果您购买了套餐包,计算节点规格可选择您的套餐包,同时在“配置费用”页签还可查看您的套餐包余量以及超出部分的计费方式,请您务必关注,避免造成不必要的资源浪费。
当目录中所有音频都完成标注后,您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的音频,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加音频 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入“音频标注”页面。
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快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”,进入自动学习总览页面。
完成一张图片标注后,可单击图片下方展开缩略图,查看图片列表,快速选中其他未标注的图片,然后在标注页面中执行标注操作。 图8 标注物体轮廓 单击页面上方“返回数据标注预览”查看标注信息,在弹框中单击“确定”保存当前标注并离开标注页面。
在模型列表,单击模型名称可以进入详情页查看模型详细信息和任务。 当模型“状态”变成“创建成功”时,表示模型创建完成。 图3 查看我的模型状态 调优模型,使用6种不同的调优参数去训练模型。 模型创建成功后,在我的模型列表,单击操作列的“更多 > 调优”,进入创建调优作业页面。
在AI应用列表中,您可以查看刚创建的AI应用及其对应的版本。当AI应用状态变更为“正常”时,表示AI应用导入成功。在此页面,您还可以创建新版本、快速部署服务、发布AI应用等操作。
快速查找创建好的项目 在自动学习总览页,您可以通过搜索框,根据自动学习的属性类型(项目名称)快速搜索过滤到相应的工作流,可节省您的时间。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏选择“开发空间>自动学习”,进入自动学习总览页面。
conda create --quiet --yes -n my-env python=3.6.5 创建完成后,执行conda info --envs命令查看现有的虚拟环境列表,可以看到my-env虚拟环境: sh-4.4$conda info --envs # conda environments
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tokenizers/Llama2-13B \ MODEL_PATH=/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/Llama2-13B/converted_weights \ sh scripts/llama2/llama2.sh 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看