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单击配额信息右侧的“修改配额”可以修改配额值。配置值的配置说明请参见表2。 表2 配额信息 配额名称 配额值说明 单位 自动学习(预测分析)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 训练作业GPU规
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU):针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业:介绍如何在ModelArts的开发环境中,使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题: 分布式模型训练
"used_quota" : 5, "quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining
了解相关安全规定和标准:了解相关的安全规定和标准,并遵守它们。这可以包括公司和政府的安全标准,以及行业标准和最佳实践。\n\n2.培训和教育:确保您和您的同事接受了必要的培训和教育,以了解正确的安全准则和行为。\n\n3.使用正确的工具和设备:确保您使用正确的工具和设备,并且它们得到了正确的维护和保养。\n\n4
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 父主题: 模型管理
多信息请参见《对象存储服务产品文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 (此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
gpu_duration", "quota" : 20, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeML training
除了人工标注外,ModelArts还提供了智能标注功能,快速完成数据标注,为您节省70%以上的标注时间。智能标注是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练,选中系统中已有的模型进行智能标注,快速完成剩余图片的标注操作。 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持智能标注功能。 团队标注
信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。 当模型为自动学习部署过来时,取值为“auto”。 当模型是用户通过训练作业或OBS模型文件部署时,此值为空。 model_type String 模型类型