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sft代表指令监督微调; rm代表奖励模型训练; ppo代表PPO训练; dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
sft代表指令监督微调; rm代表奖励模型训练; ppo代表PPO训练; dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
sft代表指令监督微调; rm代表奖励模型训练; ppo代表PPO训练; dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
能开启,可单击“归档数据直读”选项进行修改。 图2 关闭归档数据直读功能 ModelArts.4711 数据集标注样本数满足算法要求 每个类别至少包含5张以上图片。 ModelArts.4342 标注信息不满足切分条件 出现此故障时,建议根据如下建议,修改标注数据后重试。 多标签
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
'__main__': main() 结果对比 分别以单机单卡和两节点16卡两种资源类型完成100epoch的cifar-10数据集训练,训练时长和测试集准确率如下。 表1 训练结果对比 资源类型 单机单卡 两节点16卡 耗时 60分钟 20分钟 准确率 80+ 80+ 分布式训练完整代码示例
情况及其处理建议请参见权重校验。 当关闭权重校验时,则不进行校验,创建模型可能会因为权重文件不合规而失败。 表2 模型介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成
以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户,拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts
reTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务,此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例: class NewBertForQuestionAnswering(NewBertPreTrainedModel): def
以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户,拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts
查询单个智能标注样本的信息 分页查询智能任务列表 启动智能任务 获取智能任务的信息 停止智能任务 查询处理任务列表 创建处理任务 查询数据处理的算法类别 查询处理任务详情 更新处理任务 删除处理任务 查询数据处理任务的版本列表 创建数据处理任务版本 查询数据处理任务的版本详情 删除数据处理任务的版本
单击右上角的“购买终端节点”,进入购买页面。 区域:终端节点所在区域。 不同区域的资源之间内网不互通,请确保与ModelArts所在区域保持一致。 服务类别:请选择“按名称查找服务”。 服务名称:填入步骤1中获取的“终端节点服务地址”。单击右侧验证按钮,系统将为您自动填入虚拟私有云、子网和节点IP。
1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
单击“下载”,选择云服务区域“华北-北京四”,单击“确定”进入下载详情页。 填写如下参数: 下载方式:ModelArts数据集。 目标区域:华北-北京四。 数据类型:图片。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,如版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目
进入OBS管理控制台,单击桶名称进入概览页。 确保此OBS桶的加密功能关闭。如果此OBS桶为加密桶,可单击“默认加密”选项进行修改。 创建OBS桶时,桶的存储类别请勿选择“归档存储”和“深度归档存储”,归档存储的OBS桶会导致模型训练失败。 图1 查看OBS桶是否加密 检查OBS文件是否为加密文件
1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN) 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
obs:bucket:GetBucketPolicy obs:bucket:DeleteBucketPolicy √ √ 查询数据处理的算法类别 GET /v2/{project_id}/processor-tasks/items modelarts:processTask:getProcessTask