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可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的
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uri String 实例私有IP地址。 表5 Image 参数 参数类型 描述 arch String 该镜像所支持处理器架构类型。枚举值如下： X86_64：x86处理器架构。 AARCH64：ARM体系架构。 create_at Long 镜像创建的时间，UTC毫秒。 description
求流量做了限制，同时为了保证推理服务可以稳定运行在合理区间，ModelArts将限流值设定在一个较高区间。 处理办法 降低API的流量，如果确有超高并发的需求，请提工单处理。 父主题： 服务预测
ModelArts Studio大模型即服务平台（后续简称为MaaS服务）作为一个面向客户的大模型服务化平台，提供简单易用的模型开发工具链，支持大模型定制开发，让模型应用与业务系统无缝衔接，显著降低了企业AI落地的成本与难度。 业界主流开源大模型覆盖全 MaaS集成了业界主流开
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LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种适用于大模型的轻量化微调技术方法。原理是通过在模型层中引入低秩矩阵，将大模型的权重降维处理，来实现高效的模型适配。相比于传统的微调方法，LoRA不仅能大幅减少所需的训练参数，还降低了显存和计算成本，加快了模型微调速度。对于VLL
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sult-{{task_id}}目录存放文件处理结果。 文件内容是多行JSON，每行JSON描述一个输入数据的对应输出结果。 JSON内容包含多个字段。 source：输入数据描述，与输入的manifest一致。 result：文件处理结果，值为SUCCESSFUL或FAILED，分别代表成功与失败。
通过pytorch官网可查兼容版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD_LIBRARY_PATH中的cuda优先级，需要手动调整下。 举例：如果cuda只兼容cuda-9.1，查询到
在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 场景描述 本案例介绍如何在Snt9B上进行分布式训练任务，其中Cluster资源池已经默认安装volcano调度器，训练任务默认使用volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。
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