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下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val
在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint，且“预下载至本地目录”选择“下载”。选择预下载至本地目录时，系统在训练作业启动前，自动将数据存储位置中的Checkpoint文件下载到训练容器的本地目录。 图1 训练输出设置
“算力利用率”表示每分钟NPU的平均使用率，当请求率较低时，使用率会显示为0。 “事件”：可以查看服务的事件信息。事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。 “日志”：可以搜索和查看服务日志。 删除部署任务 删除操作无法恢复，请谨慎操作。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能
orch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上
Gallery，免费订阅此模型。 单击案例链接商超商品识别，进入模型详情页。 完成模型订阅。 在模型详情页，单击“订阅”，阅读并勾选同意《数据安全与隐私风险承担条款》 和 《华为云AI Gallery服务协议》，单击“继续订阅”。订阅模型完成后，页面的“订阅”按钮显示为“已订阅”。
O-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU
如下以查询训练作业状态为7，每页展示10条记录，指定到第1页，按照“job_name”排序并递增排列，查询作业名字中包含job的所有训练作业数据为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs?status=7&pe
O-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU
O-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO-2以此类推，重新训练如未解决则执行下一步。 - ZeRO-0 数据分布到不同的NPU - ZeRO-1 Optimizer States分布到不同的NPU - ZeRO-2 Optimizer States、Gradient分布到不同的NPU
orch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上
为了完成AI计算的各种操作，ModelArts在AI计算任务执行过程中需要访问用户的其他服务，例如训练过程中，需要访问OBS读取用户的训练数据。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前
下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux x86_64架构的主机，操作系统ubuntu-18.04，通过编写Dockerfile文件制作自定义镜像。 目标：构建安装如下软件的容器镜像，并在ModelArts平台上
操作； 如果用户在ModelArts Notebook中也配置了鉴权信息，那么将会优先使用用户指定的鉴权信息。 在鉴权时，注意您的敏感信息数据保护，避免敏感信息泄露。 命令参数总览 $ ma-cli configure -h Usage: ma-cli configure [OPTIONS]
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