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参考。 训练流程简述 相比于DP，DDP能够启动多进程进行运算，从而大幅度提升计算资源的利用率。可以基于torch.distributed实现真正的分布式计算，具体的原理此处不再赘述。大致的流程如下： 初始化进程组。 创建分布式并行模型，每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir=
was shot, such as close-ups. Do not appear 'seems', 'may' and other words, need to be sure of the description, do not need to be ambiguous description
authentication information： decrypt token fail”。请获取正确的token填入X-Auth-Token，进行预测。如何获取Token请参考获取IAM用户Token。 APIG.1009 AppKey和AppSecret不匹配 当服务预测使用的AppKey和
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径 obs_data_dir=
Gallery，单击右上角“我的Gallery > 我的资产 > 算法”，进入“我的算法”页面。 选择“我的订阅”页签，进入个人订阅的算法列表。 在算法列表选择需要使用的算法，单击“应用控制台”列的“ModelArts”。 在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”跳
表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。
sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二：启动镜像 启动容器镜像，推理只需要启动单卡，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 export work_dir="自定义挂载的工作目录" export container_work_dir="自定义挂载到容器内的工作目录"
表示context并行，默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度，则推荐增加CP值（CP ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。
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 ≥ 2）。对应训练参数 context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR
S Turbo文件系统。SFS Turbo提供按需扩展的高性能文件存储，还具备高可靠和高可用的特点，支持根据业务需要弹性扩容，且性能随容量增加而提升，可广泛应用于多种业务场景。 在SFS服务控制台上创建文件系统，具体步骤请参考创建SFS Turbo文件系统。同一区域不同可用区之间文件系统与云服务器互通，因此保证SFS
\ git config --global user.name "Your Name" && \ 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 Dockerfile 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4
\ git config --global user.name "Your Name" && \ 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时，需要修改 Dockerfile 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为：transformers==4
128, 256) torch_npu.fast_gelu 示例一 替换torch.nn.functional.fast_gelu方法，实现上有些差异，激活函数输出结果会不同。 torch原生代码示例如下： import torch input_data = torch.rand(64
ror_code 昇腾系列AI处理器错误码。 - - NA NA NA AI处理器健康状态 ma_node_npu_ai_core_health_status 昇腾系列AI处理器健康状态。 - 1：健康 0：不健康 连续2周期 值为0 紧急 建议参考故障列表，或者提工单咨询。 AI处理器功耗
注意：推理应用开发时，需要使用模型的Resize功能，改变输入的shape。而且Resize操作需要在数据从host端复制到device端之前执行，下面是一个简单的示例，展示如何在推理应用时使用动态Shape。 import mindspore_lite as mslite import numpy as np from
例如，您在9:00:00购买了一个按需计费的专属资源池，规格为modelarts.vm.cpu.8ud（8vCPUs 16GiB），计算节点个数为2个，并在9:30:00升配增加2个节点（升配后共4个节点），那么在9:00:00 ~ 10:00:00间会产生两条计费信息。 第一条对应9:00:00 ~ 9:30:00，按照2个计算节点个数计费。
ge_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
ge_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三：启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd \ --device=/dev/davinci0 \ --device=/dev/davinci1
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 服务所属的工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 schedule 否 Array of Schedule objects
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