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String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 sample_count Integer 样本数量。 samples Array of DescribeSampleResp objects 样本列表。 表4 DescribeSampleResp
是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器 ZeRO-0,配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z0_config.json ZeRO-
径下的内容会被自动下载至训练容器的“${MA_JOB_DIR}/demo-code”目录中,demo-code为OBS存放代码路径的最后一级目录,用户可以根据实际修改。 说明: 编程语言不限。 文件数(含文件、文件夹数量)小于或等于1000个。 文件总大小小于或等于5GB。 “启动文件”
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
同,请参考“Estimator参数说明”表下的说明查询修改 train_instance_count=1, # 节点数,适用于多机分布式训练,默认是1 #pool_id='若指定专属池,替换为
-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
文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值:[pt、sft、rm、ppo、dpo],pt代表预训练
network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等)。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。ModelArts服务提供镜像支持多种操作系统,内置AI场景相关驱动和软件,预置ModelArts自定义OS优化组件,当前支持的镜像请参考Lite Server算力资源和镜像版本配套关系。
"server_group_list": [ { "group_id": "0", "server_count": "1", "server_list": [ {
是否选择加速深度学习训练框架Deepspeed,可参考表1选择不同的框架。 是,选用ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器。 ZeRO-0,配置以下参数 deepspeed: examples/deepspeed/ds_z0_config.json ZeRO
0:普通集群 1:安全集群 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
2] (可选) opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。
2] (可选) opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。
help='number of warm-up batches that don\'t count towards benchmark') parser.add_argument('--num-batches-per-iter', type=int
户可以根据自己的实际情况进行选择。虚拟私有云VPC是一套为实例构建的逻辑隔离的、由用户自主配置和管理的虚拟网络环境。为云服务器、云容器、云数据库等资源构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境,提升用户资源的安全性,简化用户的网络部署。 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池
String> 运行模型需要的环境变量键值对,可选填,默认为空。为确保您的数据安全,在环境变量中,请勿输入敏感信息。 instance_count 否 Integer 模型部署的实例数,即计算节点的个数。 model_id 否 String 模型ID。 specification 否
2] (可选) opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。
和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上,使用新的数据集进行微调(fine-tuning)以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,对Stable Diffus
2] (可选) opencompass也支持通过本地权重来进行ppl精度测试。本质上使用transformers进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。
器的/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/目录下,覆盖容器中原有的code目录。 启动命令:将华为侧优化后代码文件复制到工作目录后,运行启动脚本文件diffusers_sdxl_lora_train.sh。 cd /home/ma-user/