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nci5。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 说明: 容器不能
检查containerd是否安装 在创建CCE集群时,会选择 containerd 作为容器引擎,并默认给机器安装。如尚未安装,说明机器操作系统安装错误。需要重新纳管机器,重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具,使用方式和docker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。
command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendFactory; ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file>
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${SAVE_PATH}/logs路径下获取。日志存放路径为:/home/ma-user/ws/saved_dir_for_ma_output/llama2-70b/logs
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1 支持的模型列表所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,可以在${OUTPUT_SAVE_DIR}/log路径下获取。 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看,吞吐量和loss收敛情况。
准备代码 本教程中用到的训练、推理代码如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
附录:训练常见问题 问题1:在训练过程中遇到NPU out of memory 解决方法: 容器内执行以下命令,指定NPU内存分配策略的环境变量,开启动态内存分配,即在需要时动态分配内存,可以提高内存利用率,减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC
训练精度测试 约束限制 目前仅支持以下模型: qwen2.5-7b qwen2-7b qwen1.5-7b llama3.2-3b llama3.1-8b llama3-8b llama2-7b yi-6b qwen-7b glm3-6b glm4-9b 流程图 训练精度测试流程图如下图所示。
执行训练任务 ascendfactory-cli方式启动(推荐) demo.sh方式启动(历史版本) 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6.5.901)
查看日志和性能 查看日志 训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应修改重要参数表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件
训练结果输出 日志及权重 训练过程中,MindSpeed-LLM框架训练loss、性能信息日志会在最后的Rank节点打印,Llama-Factory框架loss、性能信息日志会在第一个Rank节点打印。训练结果结构说明如下: MindSpeed-LLM |──{output_dir}
准备工作 场景组合方式 ModelArts Lite Server ModelArts Standard 父主题: 主流开源大模型基于ModelArts Standard&Lite Server适配AscendFactory PyTorch NPU训练指导(6.5.905)
训练结果输出 日志及权重 训练过程中,MindSpeed-LLM框架训练loss、性能信息日志会在最后的Rank节点打印,Llama-Factory框架loss、性能信息日志会在第一个Rank节点打印。训练结果结构说明如下: MindSpeed-LLM |──{af_output_dir}
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格:不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间:至少200GB。 Ascend资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示,模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6