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缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
Reset Content 重置内容，服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。 300 Multiple Choices 多种选择。请求的资源可包括多个位置，相应可返回一个资源特征与地址的列表用于用户终端（例如：浏览器）选择。 301 Moved
可以依据用户设置的相似程度阈值完成图像去重处理。图像去重是图像数据处理常见的数据处理方法。图像重复指图像内容完全一样，或者有少量的尺度、位移、色彩、亮度变化，或者是添加了少量其他内容等。 图4 SimDeduplication效果图 表1 高级参数说明 参数名 是否必选 默认值 参数说明 simlarity_threshold
size 影响流水线并行中设备的计算效率。 切分策略 包括DP（Data Parallel）、TP（Tensor Parallel）、PP（Pipeline Parallel）。 DP：数据并行（Data Parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(
表3 模型基本信息 参数 说明 名称 模型的名称。 状态 模型当前状态。 版本 模型当前版本。 ID 模型的ID。 描述 单击编辑按钮，可以添加模型的描述。 部署类型 模型支持部署的服务类型。 元模型来源 显示元模型的来源，主要有从训练中选择、从对象存储服务（OBS）中选择、从容器
0 Float length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 使用该参数时，必须添加如下三个参数，且必须按要求设置。 top_k：-1 use_beam_search：true best_of：大于1 ignore_eos
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
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当前固定随机性操作可分为工具固定和人工固定两种。 工具固定Seed 对于网络中随机性的固定，msprobe提供了固定Seed的方式，只需要在config.json文件中添加对应seed配置即可。 msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他随机种子，则必须使用客户的随机种子固定随机性。
缺少负载均衡，利用率低。 在昇腾卡上执行时，需要在 opencompass/opencompass/runners/local.py 中添加如下代码 import torch import torch_npu from torch_npu.contrib import transfer_to_npu
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
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为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 AK/SK认证：使用AK/SK对请求进行签名，在请求时将签名信息添加到消息头，从而通过身份认证。AK/SK签名认证方式仅支持消息体大小12M以内，12M以上的请求请使用Token认证。 APP认证：在请求头
操作二：单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”，可以添加或取消对应参数的使用情况图。 操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 图1 资源占用情况 表1 参数说明 参数
gpu": "auto", "gradient_accumulation_steps": "auto", "gradient_clipping": "auto", "zero_allow_untested_optimizer": true, "fp16": {
能和输出位置相同。 “名称”默认生成“data-xxxx”形式的数据集名称，该数据集将同步在ModelArts数据集列表中。 “描述”可以添加对于该数据集的相关描述。 图2 下载数据集（至ModelArts） 单击“确定”，跳转至“我的数据 > 我的下载”页面。 下载的数据集在AI
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