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训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例,执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
PyCharm Toolkit使用 安装ToolKit工具时出现错误,如何处理? PyCharm ToolKit工具中Edit Credential时,出现错误 为什么无法启动训练? 提交训练作业时,出现xxx isn't existed in train_version错误 提交训练作业报错“Invalid
创建训练任务并成功运行, 但是发布到至AI Gallery时, 版本那块显示状态异常 使用python3.6-torch1.4版本镜像环境安装MMCV报错 父主题: 训练作业
者方法 第三方pip源中的python包版本更新,导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题,后面一直有此问题,则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如:pip install xxx==1.x.x 第三方
编写训练代码 训练模型时引用依赖包,如何创建训练作业? 训练作业常用文件路径是什么? 如何安装C++的依赖库? 训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕? 如何在训练中加载部分训练好的参数? 训练作业的启动文件如何获取训练作业中的参数? 训练作业中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹?
本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd
明和训练的数据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
查询服务事件日志 功能介绍 查询服务事件日志,包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false,则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
选择性添加,在接口中使用的模型名;如果没有配置,则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false,则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
Name/data-cat/cat.wav”。 上传OBS的操作步骤: 执行如下操作,将数据导入到您的数据集中,以便用于模型训练和构建。 登录OBS管理控制台,在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶,需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件,
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: OBS操作相关故障
本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd
本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源量化工具llm-compressor量化模型权重,然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下: 开始之前,请确保安装了以下库: git clone https://github.com/vllm-project/llm-compressor.git cd
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 云上迁移适配故障
可能为/home/ma-user/work磁盘空间不足。 解决方法 删除/home/ma-user/work路径下无用文件。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
在创建训练作业前,推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码,避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题: 业务代码问题
监控资源 用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点的资源使用情况,最多可显示最近三天的数据。在资源占用情况窗口打开时,会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。 操作一:如果训练作业使用多个计算节点,可以通过实例名称的下拉框切换节点。 操作二:单击图例“cpuUsage”、“g