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max_eval_samples int 最大测试数据数。 计算规格选择，按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。
右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。 在“运行时长控制”选择是否指定运行时长。
面向AI开发零基础的用户 使用Standard自动学习实现口罩检测 本案例基于华为云AI开发者社区AI Gallery中的数据集资产，让零AI基础的开发者使用ModelArts Standard的自动学习功能完成“物体检测”AI模型的训练和部署。
第三方案例列表 第三方案例来源为华为云开发者社区“云驻计划”。由于ModelArts产品的持续更新和迭代，第三方案例中的界面和步骤可能因时效性而与最新产品有所差异，仅供学习和参考。
所以同样是在device侧做变量初始化引入精度偏差，在diffusion/gaussian_diffusion.py中用等CPU侧初始化实现替换完成计算之后再切回device进行计算(下图第731行)。 然后再比对分析发现所有API计算都已对齐结果，转而查看Loss对齐情况。
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。
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placeholder_cn\":\"训练中使用的图片总的类别数\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"num_epoch\",\"value\":\"10\",\"placeholder_cn\":\"训练的epoch数\
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。
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云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包，安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数
按需计费的资源，按购买规格和时长计费 包年/包月的资源，按购买规格和周期计费 按需计费 包年/包月 按需计费：规格单价 * 计算节点个数 * 使用时长 包年/包月：规格单价 * 计算节点个数 * 购买时长 具体计费请以ModelArts价格计算器中的价格为准。
BMS 裸金属服务器（Bare Metal Server）是一款兼具虚拟机弹性和物理机性能的计算类服务，为您和您的企业提供专属的云上物理服务器，为核心数据库、关键应用系统、高性能计算、大数据等业务提供卓越的计算性能以及数据安全。
输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。
对于偶现且劣化现象出现的step数不固定的场景，则需要确保能采集到该不固定的step。 profiling数据采集请参考Ascend PyTorch Profiler接口采集。
发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型 Gallery CLI配置工具指南 计算规格说明
PP：流水线并行将模型的不同层放置到不同的计算设备，降低单个计算设备的显存消耗，从而实现超大规模模型训练。
如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速率、高IOPS的需求，用于作为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。
区域 指云资源所在的物理位置，同一区域内可用区间内网互通，不同区域间内网不互通。通过在不同地区创建云资源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。
映射规则：当前不支持CPU配置cache盘；GPU与昇腾资源为单卡时，cache目录保持500G大小限制；除单卡外，cache盘大小与卡数有关，计算方式为卡数*500G，上限为3T。详细表1所示。
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