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service_running_instance_count Integer 服务运行中实例数量。 service_instance_count Integer 服务实例数量。 req_count_per_min Long 服务分钟调用量,这里指当前时间上一分钟的服务调用总量。 表5 Monitor 参数 参数类型
CP)的值进行整除。 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
CP)的值进行整除。 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
创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格 云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘
Turbo服务。随后,通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo,并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例,具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像,资源类型选择创建好的专属资源池,规格推荐选择“Ascend:
与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
score 否 String 评审分数,当前可取A/B/C/D四个值,从高到低排列。 worker_id 否 String 标注成员ID,可调用标注成员列表接口获取。 响应参数 无 请求示例 团队标注审核。设置是否通过为“true”,评审分数为“A”。 { "comments"
-size)的设置:需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 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
Server为一台弹性裸金属服务器,您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能,对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式: 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统 使用Python封装API的方式切换操作系统 切换操作系统需满足以下条件:
如何判断训练作业资源利用率高低 在模型训练的训练作业列表页可以查看作业资源利用率情况。当作业worker-0实例的GPU/NPU的平均利用率低于50%时,在训练作业列表中会进行告警提示。 图2 作业列表显示作业资源利用率情况 此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业worker-0实例的GPU/NP
Arts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用获取训练作业支持的公共规格接口获取训练作业支持的资源规格。 调用获取训练作业支持的AI预置框架接口查看训练作业支持的引擎类型和版本。
与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时,需要修改。
如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的训练作业;但是随着业务逻辑的逐渐复杂,您期望可以基于预置框架修改或增加一些软件依赖的时候,可以使用预置框架构建自定义镜像,即在创建训练作业页面选择预置框架名称后,在预置框架版本下拉列表中选择“自定义”。 该方式的训练流程与直接基于预置框架创建的训练作业相同,例如:
16,32 # 设置动态分档的档位,根据实际情况设置,另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
Eagle的模型大小及结构,与基模型的某一层完全相同,这使得它的大小远远小于其基模型。解决了对于部分原始LLM模型,找不到合适的投机模型的问题。 投机小模型训练端到端示例 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle
语音匹配的唇形同步视频,还可以直接将动态的视频进行唇形转换,输出与输入语音匹配的视频,俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时,口型能够自然。 Wav2Lip模型的输入为任意的一段视频和一段语音,输出为一段唇音同步的视频。 Wav2Lip的网络模型
指令微调数据:如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集,数据集包含有以下字段: instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为
指令微调数据:如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集,数据集包含有以下字段: instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为