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则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例： 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
indices_out_cuda_frame failed with error code 0” 问题现象 pytroch1.3镜像中，去升级了pytroch1.4的版本，导致之前在pytroch1.3跑通的代码报错如下： “RuntimeError:max_pool2d_wit
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
否与作业规格匹配。例如您选择4卡规格的作业，实际可用的卡ID为0、1、2、3，但是您在进行cuda相关的运算时，例如"tensor.to(device="cuda:7")"，将张量搬到了7号GPU卡上，超过了实际可用的ID号。 如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
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本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
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 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数
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 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2
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 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数
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 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Server。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表1。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend:
15:30:00购买了一个按需计费的专属资源池，规格配置如下： 规格：CPU: 8 核 32GB (modelarts.vm.cpu.8ud) 计算节点个数：1个 用了一段时间后，用户发现当前规格无法满足业务需要，于2023/03/20 9:00:00扩容规格增加1个节点（扩容后，共有2个节点
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