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元/小时)。按照计算资源费用、存储费用结算,那么运行这个自动学习作业的费用计算过程如下: 创建自动学习项目时,无法直接选择专属资源池。可在项目创建成功后,进入自动学习详情页,然后单击右上角“配置”,在“Workflow配置 > 资源配置”中,选择使用专属资源池。 存储费用:自动学习作业的
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。check
节点的状态。枚举值如下: init:初始化 wait_inputs:等待输入 pending:等待 creating:创建中 created:创建成功 create_failed:创建失败 running:运行中 stopping:停止中 stopped:停止 timeout:超时 completed:完成
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。check
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。check
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。check
节点的状态。枚举值如下: init:初始化 wait_inputs:等待输入 pending:等待 creating:创建中 created:创建成功 create_failed:创建失败 running:运行中 stopping:停止中 stopped:停止 timeout:超时 completed:完成
间为准。 获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一: swr.cn-southwest-2
包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码、推理依赖的算子包。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 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0
步骤二:启动全量推理实例 以下介绍如何启动全量推理实例。 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示,启动成功会有对应的docker id生成,并且不会报错。 docker run -itd \ --device=/dev/davinci4 \ -
01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization
开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时,可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时,系统将自动修复异常或隔离节点,并重启训练作业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。check
方式一:直接获取HuggingFace社区已经转换完成的BF16权重 通过下述地址直接下载HuggingFace社区中开发者贡献的已经转换成功的BF16权重。建议在Server机器上创建${path-to-file}/deepseekV3-bf16或${path-to-file}
01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization
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01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递,但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model quantization
ogParser查看loss收敛情况。 FAQ 问题:使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据,坐标栏空白,未显示数据走势曲线。 解决方法:在解析工具页面右侧,单击日志文件名右边的设置图标,在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号,改为'loss':