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显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型(包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......)的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
NPU_Flash_Attn融合算子约束 query、key、value都需要梯度。默认开启重计算,则前向时qkv没有梯度,如果需要关闭重计算,可以在yaml配置 `disable_gradient_checkpointing: true` 关闭,但显存占用会直线上升。 attn_mask
BF16和FP16说明 在大模型训练中,BF16(Brain Floating Point)和FP16(Float16)都是使用的半精度浮点数格式,但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16:具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势,能够避免在训练过程中数值的上溢
显存溢出错误 在训练过程中,常见显存溢出报错,示例如下: RuntimeError: NPU out of memory. Tried to allocate 1.04 GiB (NPU 4; 60.97 GiB total capacity; 56.45 GiB already
ECS获取和上传基础镜像 Step1 创建镜像组织 在SWR服务页面创建镜像组织。 图1 创建镜像组织 Step2 登录ECS服务器 根据创建ECS服务器创建完成ECS服务器后,单击“远程登录”,可使用华为CloudShell远程登录如图所示。后续安装Docker、获取镜像、构建镜像等操作均在该ECS上进行。
语言模型推理性能测试 benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试:评估在固定输入、固定输出和固定并发下,模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单,能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试:评估在请求并发在一定范
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
保存ckpt时超时报错 在多节点集群训练完成后,只有部分节点会保存权重,而其他节点会一直在等待通信。当等待时间超过36分钟时,会发生超时的错误。 图1 报错提示 解决方法 1. 需要保证磁盘IO带宽正常,可以在36分钟内将文件保存到磁盘。单个节点内,最大只有60G(实际应该在40
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data
报错“Failed to install the VS Code Server.”或“tar: Error is not recoverable: exiting now.”如何解决? 问题现象 或 原因分析 可能为/home/ma-user/work磁盘空间不足。 解决方法 删
在ModelArts控制台界面上单击VS Code接入并在新界面单击打开,未弹出VS Code窗口 原因分析 未安装VS Code或者安装版本过低。 解决方法 下载并安装VS Code(Windows用户请单击“Win”,其他用户请单击“其他”下载),安装完成后单击“刷新”完成连接。