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SFT全参微调权重转换 支持HuggingFace格式权重转换为Megatron格式后再进行SFT全参微调。本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA微调训练。 HuggingFace
系统将前面设置的多个用户加入用户组中。 用户登录并验证权限。
SFT全参微调权重转换 SFT全参微调需将HuggingFace格式权重转换为megatron格式后再进行SFT全参微调。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA
在线服务预测报错ModelArts.4503 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态后,向运行的服务发起推理请求,报错ModelArts.4503。 原因分析及处理方法 服务预测报错ModelArts.4503有多种场景,常见场景如下: 通信出错 请求报错:{"error_code
删除模型 删除模型对象。 示例代码 在ModelArts notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1:根据导入模型或模型调试生成的模型对象进行模型对象删除 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session
Jupyter可以安装插件吗? Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布,一次性完成前后端插件的安装,安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/notebook-conda/bin/pip”进行安装
可能有兼容性问题,请优先使用低于该版本的操作系统。
到期前7日自动续费扣款是系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日。 父主题: 续费
如果您选择部署的非商业模型,系统自动跳转至“部署”页面。 在部署页面中,无需再选择模型及其版本,参考部署模型的操作指导完成其他参数填写,即可部署为您需要的服务。 父主题: 创建AI应用
SFT微调权重转换 微调训练前需将HuggingFace格式权重转换为Megatron格式后再进行SFT微调训练。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT微调和LoRA微调训练。
用户名密码认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理的鉴权。 示例代码 账号与用户的概念介绍,请参见IAM基本概念。获取您的账号、用户名等信息,请参见获取用户名、用户ID、项目名称、项目ID。 使用账号认证 “username”填写您的账号名。 1 2 from
Pytorch Mox日志反复输出 问题现象 ModelArts训练作业算法来源选用常用框架的Pytorch引擎,在训练作业运行时Pytorch Mox日志会每个epoch都打印Mox版本,具体日志如下: INFO:root:Using MoXing-v1.13.0-de803ac9
创建AI应用失败,提示模型镜像构建任务超时,没有构建日志 问题现象 创建AI应用失败,构建日志提示超时“Model image build task timed out”,没有详细构建日志。 图1 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制,默认值为
变更配置后对计费的影响 当前包年/包月计算资源的规格不满足您的业务需要时,您可以在ModelArts控制台发起变更规格操作,变更时系统将按照如下规则为您计算变更费用: 资源升配:新配置价格高于老配置价格,此时您需要支付新老配置的差价。
SFT微调数据处理 SFT微调(Supervised Fine-Tuning)前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 这里以Qwen-14B为例,对于Qwen-7B和Qwen-72B,操作过程与Qwen-14B相同,只需修改对应参数即可。 下载数据
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite DevServer上的微调方案,包括SFT全参微调、LoRA微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference
ModelArts Standard推理服务访问公网方案 本章节提供了推理服务访问公网的方法。 应用场景 推理服务访问公网地址的场景,如: 输入图片,先进行公网OCR服务调用,然后进行NLP处理; 进行公网文件下载,然后进行分析; 分析结果回调给公网服务终端。 方案设计 从推理服务的算法实例内部
SFT全参微调权重转换 增量训练前需将HuggingFace格式权重转换为Megatron格式后再进行SFT全参微调。 本章节主要介绍如何将HuggingFace权重转换为Megatron格式。此处的HuggingFace权重文件和转换操作结果同时适用于SFT全参微调和LoRA微调训练
SFT全参微调数据处理 SFT全参微调(Supervised Fine-Tuning)前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 下载数据 SFT全参微调涉及的数据下载地址:https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署