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模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
(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 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。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。
(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 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。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。
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/usr -name *libcudart.so*); 设置环境变量LD_LIBRARY_PATH,设置完成后,重新下发作业即可。 例如so文件的存放路径为:/use/local/cuda/lib64,LD_LIBRARY_PATH设置如下: export LD_LIBRARY_PAT
(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 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。 train-iters 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。
”页面。 在选择模型及配置中,单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。 图1 灰度发布 您可以设置两个版本的流量占比,服务调用请求根据该比例分配。其他设置可参考参数说明。完成设置后,单击下一步。 确认信息无误后,单击“提交”部署在线服务。 父主题: Standard推理部署
不允许参数status设置成running(启动)或设置参数configs(服务配置)。 当前服务状态是waiting(排队中)时,不允许参数status设置成running(启动)。 当前服务状态是concerning(告警)时,不允许参数status设置成running(启动)。
您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型选择“数据校验”,填写相应算子的设置参数,算子的详细参数参见数据清洗算子(PCC算子)。 图2 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数
您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择”,填写相应算子的设置参数,算子的详细参数参见数据去重算子(SimDeduplication算子)和数据去冗余算子(RRD算子)。 图1 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。
)服务。 添加训练作业使用权限。在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”,单击右上角的“创建自定义策略”,设置策略。 “策略名称”:设置自定义策略名称,例如:trainJob。 “策略配置方式”:选择JSON视图。 “策略内容”:填入如下内容。 { "Version":
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的挡位,根据实际情况设置,另外请不要设置挡位1 export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=900 # 设置vllm请求超时时间 图模式主要针对小模型的场景,可减少算子下发的瓶颈,目前仅针对Qwen2-1
--chown=ma-user:ma-group pip.conf /home/ma-user/.pip/pip.conf # 设置容器镜像预置环境变量 # 将python解释器路径加入到PATH环境变量中 # 请务必设置PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH=${ANACONDA_
(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 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。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。
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