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。
计算得出的模型参数/权重更新的次数。在调优过程中,每一个Iterations会消耗32条训练数据。 参见表3 学习率/learning_rate 设置每个迭代步数(iteration)模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛,过低则会导致模型收敛速度过慢。 参见表3 Checkpoint保存个数
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。
是否有“运行中”的Workflow列表。如果有,单击Workflow列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>自动学习”页面,检查是否有“运行中”的项目。如果有,单击项目列表中“操作 > 删除”即可停止计费。 进入“ModelArts>开发空间>Noteb
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。
产品形态 产品定位 使用场景 ModelArts Standard 面向AI开发者的一站式开发平台, 提供了简洁易用的管理控制台,包含自动学习、数据管理、开发环境、模型训练、模型管理、部署上线等端到端的AI开发工具链,实现AI全流程生命周期管理。 面向有AI开发平台诉求的用户。 ModelArts
ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”,实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据,程序就显示空间不够而失败,因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时,正确的下载逻辑如下: import
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。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto:自动学习;algos:预置算法;custom:自定义。 install_type
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。
\"required\":true},{\"label\":\"lr\",\"value\":\"0.0001\",\"placeholder_cn\":\"更新参数的学习率\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"save_frequency\"
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。
DLI. CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3
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
运行内置的知识库进行自动优化,以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化,并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成:规范化、自动调度和后端优化。
Object 数据源信息,详细请见表3。 width Long 图片长度。 height Long 图片高度。 depth Long 图片深度。 segmented String 分割。 mask_source String 图像分割得到的mask文件的云存储路径,目前只支持PNG格式。
ModelArts与OBS交互示意 表1 ModelArts各模块与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 Standard自动学习Standard Workflow 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。
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。
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