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Boxes 横坐标：目标框的面积占比，即目标框的面积占整个图片面积的比例，越大表示物体在图片中的占比越大。 纵坐标：框数量（统计所有图片中的框）。 主要判断模型中使用的anchor的分布，如果目标框普遍较大，anchor就可以选择较大。 按边缘化程度统计框数量的分布 Marginalization
msprobe梯度监控 梯度监控工具提供了将模型梯度数据导出的能力。使用梯度监控工具，可以实现对训练过程模型每一层梯度信息进行监控，目前支持两种能力： 将模型权重的梯度数据导出。这种功能可以将模型权重的梯度值以统计量的形式采集出来，用以分析问题，例如检测确定性问题，使用训练状态监
level 否 String 指定返回的事件级别，取值范围[Info Error Warning]。 pattern 否 String 指定事件信息包含的内容，最长256个字符。 source 否 String 指定返回的事件来源，取值范围为[K8S Job Task]。 请求参数 表3
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。
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odelLink开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。
运行记录是展示某条工作流所有运行状态数据的地方。 在Workflow列表页，单击某条工作流的名称，进入该工作流的详情页面。 在工作流的详情页，左侧区域即为该条工作流的所有运行记录。 图1 查看运行记录 您可以对当前工作流的所有运行记录，进行删除、编辑以及重新运行的操作。 删除：如果该条运行记
修改prompt_path Step7 精度对比 由于NPU和GPU生成的随机数不一样，需要固定二者的随机数再进行精度对比。通常的做法是先用GPU单卡跑一遍训练，生成固定下来的随机数。然后NPU和GPU都用固定的随机数进行单机8卡训练，比较精度。 训练精度对齐。对齐前2000步的loss，观察loss在极小误差范围内。
评，不需要启动推理服务，目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub -
Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议
算子级的对比。 如下图所示，当分析时显式指定了标杆集群profiling数据，advisor识别到两次训练任务中0号卡的step12存在计算性能差异，则会对目标集群的0号卡step12与标杆集群的0号卡step12进行kernel（npu侧计算的算子）性能对比。基于该对比数据，可
Lite k8s Cluster运行的，需要购买并开通k8s Cluster资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。
评，不需要启动推理服务，目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，建议使用开源MME数据集和工具（GitHub -
购买Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NP
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 配置Cluster资源，确保可以通过公网访问Cluster机器，具体配置请参见配置Lite Cluster网络。
自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何
67个Notebook实例。这里的0.6就是超分比率。即启动该Notebook实例最少需要1.2U的CPU，运行Notebook时最大使用到2U的资源；内存同理，最少需要4.8G的内存，运行时最大使用到8U的内存。 超分情况下会存在实例终止的风险。如1个8U的节点上同时启动了6个2U的实例，如果其中
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