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参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 schedule_id 是 String 工作流调度信息ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数
导入模型账号欠费导致被冻结; 导入模型账号没有对应工作空间的权限; 导入模型账号为子账号,主账号没有给子账号赋予模型相关权限。 权限说明请参见:策略及授权项说明; 处理方法 确认是账号欠费冻结,补交对应欠费,等待账号解冻即可; 如果是导入模型没有对应的工作权限,可以参考创建自定义策略对相应账号赋予导入模型相关权限。
用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时,可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MRS服务下查看自己账号下可用的MRS集群,如果没有,则需要创建,当前需要集群有Spark组件,安装时,注意勾选上。 您可
Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导(6
y-mm-dd等)的数据。 如果某一列的取值只有一种,会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。
04场景,在进行nccl-tests时,总线带宽理论峰值可达90GB/s,但实际测试下来的结果只有35GB/s。 原因分析 “nv_peer_mem”是一个Linux内核模块,它允许支持P2P(Peer-to-Peer)的NVIDIA GPU直接进行内存访问(DMA)。这意味着数据可以直接在多个
然后参考文件传输进行OBS传输操作。 下载Notebook中的文件至本地 在Notebook中开发的文件,可以下载至本地。在本地IDE的Project目录下的Notebook2.0工程单击右键,单击“Download...”将文件下载到本地。 图2 VS Code环境下载Notebook中的文件至本地 父主题: 通过VS
推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
NPU推理指导(6.3.907) 推理场景介绍 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 父主题: LLM大语言模型训练推理
准备镜像 构建容器镜像并调试 镜像构建及调试与单机单卡相同。 具体操作,请参考线下容器镜像构建及调试。 上传镜像 请参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 父主题: 单机多卡
线下容器镜像构建及调试 构建容器镜像并调试 镜像构建及调试与单机单卡相同。 具体操作,请参考线下容器镜像构建及调试。 上传镜像 请参考单机单卡训练的上传镜像章节操作。 父主题: 多机多卡
PyTorch NPU训练指导(6.3.911) 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
PyTorch NPU训练指导(6.3.909) 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 Eagle投机小模型训练 附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录:大模型推理常见问题 附录:工作负载Pod异常问题和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
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