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请检查导出任务ID是否正确。 400 ModelArts.4361 Import AI annotation error 数据集同步智能标注任务结果失败 请检查智能标注任务结果是否正确。 400 ModelArts.4362 Import data error 数据导入任务中，由于用户鉴权或其他原因导致数据导入失败
String 资源约束，可选值如下： 资源类型（flavor_type），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； 是否支持多卡训练（device_distributed_mode），对应值可选择支持（multiple）、不支持（singular）； 是否支持分布式训练（host
is_bf16_supported() SUPPORT_FP16 = SUPPORT_CUDA and torch.cuda.get_device_capability(0)[0] >= 7 修改为 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA and True SUPPORT_FP16
lora_dropout float Lora dropout概率。 lora_rank int Lora attention维度。 per_device_train_batch_size int 用于训练的每个GPU/TPU core/CPU的批处理大小。 gradient_accumulation_steps
String 资源约束，可选值如下： 资源类型（flavor_type），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； 是否支持多卡训练（device_distributed_mode），对应值可选择支持（multiple）、不支持（singular）； 是否支持分布式训练（host
config.gpu_options.allow_growth = True config.gpu_options.visible_device_list = '0' with tf.Session(graph=tf.Graph(), config=config) as
custom_data) batch_per_gpu = 128 gpus_per_node = torch.cuda.device_count() if args.enable_gpu else 1 batch = batch_per_gpu * gpus_per_node
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