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获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。
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 5120 用户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。
-63e5-4517-b683-a0ee97a692a1", "name" : "pytorch1_4", "namespace" : "atelier-auto", "origin" : "IMAGE_SAVE", "resource_categories" :
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 5120 用户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。
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 5120 用户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。
-resume', default='', type=str, metavar='PATH', help='path to latest checkpoint (default: none)') parser.add_argument('-e'
acceptance/report 响应示例 状态码: 200 OK { "total_stats" : { "sampling_rate" : 1.0, "sampling_num" : 3, "pass_rate" : 0.0, "score" : "E"
获取路径:Support-E 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 AscendCloud-OPP-6.3.905-xxx.zip 推理依赖的算子包。
获取路径:Support-E 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
请求示例 获取工作流节点度量信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd2a2f5-bde2-45dd-af6b-5e5d570118d1/step_executions
返回状态码“200 OK”,表示创建算法成功,响应Body如下所示: { "metadata": { "id": "01c399ae-8593-4ef5-9e4d-085950aacde1", "name": "test-pytorch-cpu
}, { "label": "batch_size", "value": 32 } ], "spec_id": 1, "dataset_id": "38277e62
(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。
git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git cd YOLOX git checkout 4f8f1d79c8b8e530495b5f183280bab99869e845 修改“requirements.txt
(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。
(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。
获取路径:Support-E。 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip install -e .
cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 (可选,如果选择使用humaneval数据集) pip install -e .
}, { "label": "batch_size", "value": "32" } ], "spec_id": 1, "dataset_id": "38277e62