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loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面,如图2所示。
loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面,如图2所示。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
├── ... ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘,作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS
”改为“Unattended-Upgrade "0";”以禁用自动更新,然后保存文件并退出。 将当前内核版本锁定。 要禁止特定的内核版本更新,你可以使用“apt-mark”命令将其锁定。 首先,检查你当前的内核版本: uname -r 例如,如果你的内核版本是“5.4.0-42-gen
云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘,作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS
云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘,作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS
云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘,作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS
云硬盘EVS是Notebook开发环境内存的存储硬盘,作为持久化存储挂载在/home/ma-user/work目录下,该目录下的内容在实例停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,若需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS
通过设定ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES环境变量为0,控制0号卡对当前进程可见,PRE_SEQ_LEN和LR分别是soft prompt长度和训练的学习率,可以进行调节以取得最佳的效果。此外,这里去掉了int 4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根据读者实际数据集及模型路径匹配,适配
/home/ma-user && \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象,可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时,建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。
cuDNN仅使用确定性的卷积算法。 工具固定(Dropout) Dropout的实质是以一定概率使得输入网络的数据某些位置元素的数值变为0,这样可以使得模型训练更加有效。但在精度问题的定位过程之中,需要避免产生这种问题,因此需要关闭Dropout。 在导入PrecisionDebugg
predict(inputs)[0].get_data_to_numpy() print(outputs.shape) # (8, 1000) 动态分辨率 动态分辨率可以用于设置输入图片的动态分辨率参数。适用于执行推理时,每次处理图片宽和高不固定的场景,该参数需要与input_shape配合使用,input
约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能,但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例,会自动跳转到CodeLab中,此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格,那么只能在Notebook进行单机调测,不能进行分布式调测,也不能提交远程训练作业。
scripts/install.sh,该命令用于git clone完整的代码包和安装必要的依赖包,每次启动训练作业时会执行该命令安装。 您可以在Notebook中导入完代码之后,在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包,然
调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询到的用户创建作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建训练作业的数量。 jobs jobs结构数组 训练作业的属性列表,具体请参见表4。 quotas Integer 训练作业的运行数量上限。
dict required 参数是否必填标记。 默认required=True。 Delay参数不能设required=False。 运行时前端可以不填此参数。 否 bool 使用案例 int类型参数 from modelarts import workflow as wf wf.Pl
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{projec