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随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示contex
TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示contex
随机种子数。每次数据采样时,保持一致。 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表2所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 CP 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。若训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加CP值(CP
TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示contex
obs_data_dir) 模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度(SEQ_LEN)
其中ServiceStep节点包含两个输入,一个是模型列表对象,另一个是在线服务对象,此时在运行态通过开关的方式来控制部署/更新服务,如下图所示: 在线服务开关默认关闭,节点走部署服务的流程;如果需要更新服务,则手动打开开关,选择相应的在线服务即可。 进行服务更新时,需要保证被更新的服务所使用的模型与配置的模型名称相同。
数据、自动训练、部署模型,即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策略由已知判断推出新判断的思维过程。人工智能领域下,由机器模拟人类智能,使用构建的神经网络完成推理过程。 在线推理 在线推理是对每一个推理请求同步给出推理结果的在线服务(Web
ModelArts线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地? 通过ModelArts预置算法训练得到的模型是保存在OBS桶里的,模型支持下载到本地。 在训练作业列表找到需要下载模型的训练作业,单击名称进入详情页,获取训练输出路径。 图1 获取训练输出位置 单击“输出路径”,跳转至OBS对象路径,下载训练得到的模型。
打开Notebook实例提示token不存在或者token丢失如何处理? 问题现象 把已打开的Notebook url发送给他人使用,他人无法打开,报错“……lost token or incorrect token……”。 原因分析 原因是由于其他人没有此账号的令牌导致。 解决方案
CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码,以及日常运行过程中CPU的占用率(占用多少个核心),以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当前业务依赖的第三方软件列表(自行编译的第三方软件列表)。
据。在这个过程中,就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发,ModelArts代表用户访问任何云服务之前,均需要先获得用户的授权,而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelArts再代表自己访问特定的云服务,以完成其在ModelArts平台上执行的AI计算任务。
ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录? 问题描述 创建训练作业时,输入输出参数的超参目录有的是/work,有的是/ma-user。 图1 目录是/ma-user 图2 目录是/work 解决方案 这是创建训练作业选用的算法有差异导致的。 如
is_synchronize_auto_labeling_data Boolean 是否同步更新智能标注数据。可选值如下: true:同步更新智能标注数据 false:不同步更新智能标注数据 is_synchronize_data Boolean 是否同步更新数据:如上传文件、同步数据源、导入的未标注文件同步分配至团队成员。可选值如下:
数据集管理 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 父主题: 数据管理
w新增服务和更新服务的能力。主要应用场景如下: 将模型部署为一个Web Service。 更新已有服务,支持灰度更新等能力。 属性总览 您可以使用ServiceStep来构建服务部署节点,ServiceStep结构如下 表1 ServiceStep 属性 描述 是否必填 数据类型
'home/ma-user/work/SR/RDN_train_base'] 图1 运行代码报错 原因分析 根据报错提示,需要排查是否将大量数据被保存在“/tmp”中。 处理方法 进入到“Terminal”界面。在“/tmp”目录下,执行命令du -sh *,查看该目录下的空间占用情况。
欠费后,ModelArts的资源是否会被删除? 欠费后,ModelArts的资源不会被立即删除。 欠费后,您可以在“费用中心”查看欠费详情。为了防止相关资源不会被停止服务或者逾期释放,您需要及时进行还款或充值。 查询欠费步骤 登录管理控制台。 单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。