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SFS Turbo 当ModelArts和SFS Turbo间网络直通时,训练作业支持挂载多个SFS Turbo存放训练数据。单击“增加挂载配置”,填写如下参数。 “文件系统”:选择一个SFS Turbo。
OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。
未知系统问题导致,建议先尝试重建作业,重建后仍然失败,建议提工单定位。 处理方法 如果存在之前能跑通,什么都没修改,过了一阵跑不通的情况,先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包,如下图,安装之前跑通的老版本即可。
表6 nfs属性列表 参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。
Optional[bool] = None, ) return_dict = return_dict if return_dict is not None else self.config.use_return_dict outputs
弹性云服务器的对应的软件配套版本 表2 弹性云服务器 类型 卡类型 操作系统 适用范围 依赖插件 NPU ascend-snt3p-300i 操作系统:EulerOS 2.9 架构类型:x86 集群类型:CCE Standard、CCE Turbo 集群版本:v1.23(v1.23.5
文件系统进行数据挂载,训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中,并可被下游业务环节继续读取并处理,结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储中进行长期低成本存储,从而加速训练场景下加速OBS对象存储中的数据访问 ModelArts Standard
以Linux aarch64架构的操作系统为例,获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
DEW kps:domainKeypairs:get kps:domainKeypairs:list 挂载SFS Turbo盘 SFS Turbo SFS Turbo FullAccess 子账号对SFS目录的读写操作权限。
在创建训练作业时,设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”,使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
随后可通过以下两种方式,将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单,但是数据传输速度比较慢,费时间。
随后可通过以下两种方式,将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。 本地上传权重文件至SFS Turbo 通过以下两种方式将下载到本地的模型文件上传至SFS Turbo中。方式一操作简单,但是数据传输速度比较慢,费时间。
系统容器异常退出 问题现象 在训练创建后出现“系统容器异常退出”的故障。
本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook,并绑定SFS Turbo,以便能够通过Notebook访问SFS Turbo服务。
DCGM是用于管理和监控基于Linux系统的NVIDIA GPU大规模集群的一体化工具,提供多种能力,包括主动健康监控、诊断、系统验证、策略、电源和时钟管理、配置管理和审计等。 前提条件 裸金属服务器需要安装driver、cuda、fabric-manager软件包。
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式,将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一:将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
如表1所示,包括了ModelArts的所有系统策略权限。如果系统预置的ModelArts权限,不满足您的授权要求,可以创建自定义策略,可参考策略JSON格式字段介绍。