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matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 支持random随机数算子,优化FFN算子,满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子,满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子,满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子,满足vllm框架beam
断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的
断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的
断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的
断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训练中断,也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时,代码可自动从训练中断的
finished_sample_count Integer 已完成的样本数量。 path String 导出的输出路径。 progress Float 任务当前进度百分比。 status String 任务状态。 task_id String 任务ID。 total_sample_count Integer
train_instance_type='local', train_instance_count=1, script_interpreter="/home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-1
"elapsed_time" : 0, "result" : { "total_sample_count" : 49, "annotated_sample_count" : 30 }, "export_type" : 0, "config" : {
最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上,不能一次性将所有数据都采集全,因此,在数据标注阶段你可能会发现还缺少某一部分数据源,反复调整优化。 训练模型 俗称“建模”,指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索分析,从中发现因果关系、内部联系和业务规律,为商业目的提供决策
提升数据读取的效率:如果读取一个batch数据的时间要长于GPU/NPU计算一个batch的时间,就有可能出现GPU/NPU利用率上下浮动的情况。建议优化数据读取和数据增强的性能,例如将数据读取并行化,或者使用NVIDIA Data Loading Library(DALI)等工具提高数据增强的速度。
替换更新,因此前缀固定为“/config/”。例如,当期望更新第一个模型中的实例数量,则路径为“/config/0/instance_count”。 value 否 String 替换的目标值。 响应参数 状态码: 200 表5 响应Header参数 参数 参数类型 描述 X-Request-Id
duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时,使用规格名称计费。
Cosine < 0.9 MaxAbsError > 1 其余情况都视为达标。精度对齐时,需要根据compare表格查找精度不达标的算子进行调整优化。由于算子间可能存在前后数据传输的相关性,一般先定位第一个不达标的算子,然后结合堆栈信息进行分析和调整,调整之后重新训练dump数据再做对
cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集,数据库名字。 input 否 String 表格数据集,HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。
0 self.count = 0 def update(self, val, n=1): self.val = val self.sum += val * n self.count += n self
模型适配:针对昇腾迁移模型必要的转换和改造。 模型准备,导出和保存确定格式的模型。 转换参数准备,准备模型业务相关的关键参数。 模型转换,包含模型转换、优化和量化等。 应用集成。 针对转换的模型运行时应用层适配。 数据预处理。 模型编排。 模型裁剪。 精度校验。 精度对比误差统计工具。 自动化精度对比工具。
响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer 查询到当前用户名下的所有算法总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的算法总数。 limit Integer 查询到当前用户名下的所有算法限制个数。 offset
Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 新增random随机数算子,优化FFN算子,满足AIGC等场景 无 父主题: 产品发布说明
TerminatedFailed:停止失败 Unknown:未知状态 Lost:异常 duration Long 训练作业运行时长,单位为毫秒。 node_count_metrics Array<Array<Integer>> 训练作业运行时节点数变化指标。 tasks Array of strings
-g”查看24小时内闪断5次以上。 A050951 NPU 显存 NPU ECC次数达到维修阈值。 NPU的HBM Double Bit Isolated Pages Count值大于等于64。 A050146 Runtime 其他 ntp异常。 ntpd或者chronyd服务异常。 A050202 Runtime