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配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\
配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。 sed -i 's/net\
”将会拖慢集群的整体训练速度,后续性能分析需要重点关注8号卡的计算维度。 图4 多卡不同step计算、下发和通信耗时统计值 图5 多卡不同step通信带宽统计值 环境变量Environment Variable Issues 识别模型训练环境中设置的昇腾相关环境变量并给出建议。 图6
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn,其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值,暂不支持传入列表。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.906中的AscendCloud-LLM-xxx
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
${requests_cpu} 指在容器中请求的最小CPU核心数量,可使用Requests中的值,例如2650m。 ${requests_memory} 指在容器中请求的最小内存空间大小,可使用Requests中的值,例如3200Mi。 ${limits_cpu} 指在容器中可使用的最大CPU核心数量,例如192。
本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn,其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值,暂不支持传入列表。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.907中的AscendCloud-LLM-xxx
${requests_cpu} 指在容器中请求的最小CPU核心数量,可使用Requests中的值,例如2650m。 ${requests_memory} 指在容器中请求的最小内存空间大小,可使用Requests中的值,例如3200Mi。 ${limits_cpu} 指在容器中可使用的最大CPU核心数量,例如192。
allowed 原因分析:由于桶的数量多于限额,无法自动创建。 解决方法:用户可以删除一个桶,或者直接指定一个已存在的桶(修改变量obs_bucket的值)。 报错信息:"errorMessage":"The number of namespaces exceeds the upper limit"或"namespace
return preprocessed_data # 将推理的结果进行后处理,得到预期的输出格式,该结果就是最终的返回值 def _postprocess(self, data): results = [] for k,
本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn,其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值,暂不支持传入列表。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.909中的AscendCloud-LLM-xxx
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
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type 参数类型,可选值:float、int、str、bool、enum。 default 参数默认值,如果是“none”则无默认值,否则需要填写。 help 参数描述,非必选。当用来替换placehoder时,超过20个字符则截断。 valid_range 参数属性值范围,当“typ
本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn,其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值,暂不支持传入列表。 模型软件包结构说明 本教程需要使用到的AscendCloud-6.3.910中的AscendCloud-LLM-xxx
h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 result_property 否 String 样本状态,不传或传-1默认返回全部样本。可选值如下: -1:全部 0:保留 1:修改 2:删除 3:新增 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