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参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm 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。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点
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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,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点
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,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点
图1 导入数据集-OBS 导入成功后,数据将自动同步到数据集中。您可以在“数据集”页面,单击数据集的名称,查看详细数据,并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注:仅导入标注对象(指待标注的图片,文本等),不导入标注内容(指标注结果信息)。
@modelarts:from_type 否 String 内置属性:三元组关系标签的起始实体类型,创建关系标签时必须指定,该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to 否 String 内置属性:重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut 否 String
limit 否 Integer 查询作业的限制量。最小为1,最大为50。 sort_by 否 String 查询作业排列顺序的指标。默认使用create_time排序。 order 否 String 查询作业排列顺序,默认为“desc”,降序排序。也可以选择对应的“asc”,升序排序。
配置Lite Cluster网络 本章节介绍如何申请弹性公网IP并绑定到弹性云服务器。通过本文档,您可以实现弹性云服务器访问公网的目的。 使用华为云账号登录CCE管理控制台。 找到购买Cluster资源时选择的CCE集群,单击名称进入CCE集群详情页面,单击“节点管理”页签,在“
workforce_name String 标注团队名称。 workspace_id String 工作空间ID。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求示例 查询标注团队详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/w
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sort_dir 否 String 排序方式,ASC升序,DESC降序,默认DESC。 sort_key 否 String 排序的字段,多个字段使用(“,”)逗号分隔。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer
参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm 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。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点
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描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String
ta_source同时出现。 data_source 否 JSON Array 训练作业使用的数据集。不可与data_url、dataset_id/dataset_version_id同时使用。表4 spec_id 是 Long 训练作业选择的资源规格ID。请从查询作业资源规格接
代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912
描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题,因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略,推荐使用PP(pipeline model parallel size)流水线模型并行策略,具体详细参数配置如表2所示。 步骤3 启动训练脚本 修