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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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@modelarts:size Array of objects 内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说
内置属性:图像尺寸(图像的宽度、高度、深度),类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素),第二个数字为高度(像素),第三个数字为深度(深度可以没有,默认为3),如[100
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞,无报错 日志出现ECC错误,导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时,训练失败,报“bndbox”错误 训练作业进程异常退出 训练作业进程被kill 父主题: 训练作业
务的输入参数,即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的模型来源: 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法,其输入输出参数由ModelArts官方定义,请直接参考“调用指南”中的说明,并在预测页签中输入对应的JSON文本或文件进行服务测试。
SMN开关。 subscription_id 否 String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id 否 String 自动学习模板ID。 last_modified_at 否 String 最近一次修改的时间。 package 否 WorkflowServicePackege
true, "default": 0.001, "help": "学习率" }, { "name": "
Boolean SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String 自动学习模板ID。 last_modified_at String 最近一次修改的时间。 package WorkflowServicePackege
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
调试场景。 环境开通指导请参考Notebook环境创建。 ModelArts Lite DevServer 该环境为裸机开发环境,主要面向深度定制化开发场景。 环境开通指导请参考DevServer资源开通;环境配置指导请参考Snt9B裸金属服务器环境配置指南。 本文基于ModelArts
模型精度信息,从配置文件读取,可不填。非模板参数 source_type 否 String 模型来源的类型,当前仅可取值“auto”,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业和其他方式部署的模型不设置此值。默认值为空。非模板参数 dependencies 否
中间结果写入KVCache并推出第1个token,属于计算密集型。 Decode阶段(增量推理) 将请求的前1个token传入大模型,从显存读取前文产生的KVCache再进行计算,属于访存密集型。 PD分离部署场景下,大模型推理的Prefill阶段(全量推理)和Decode阶段
true, "default": 0.001, "help": "学习率" }, { "name": "
c字段配套。 weight Integer 权重,分配到此模型的流量权重。 source_type String 模型来源,当模型是由自动学习产生时返回此字段,取值为auto。 model_id String 模型ID。 src_path String 批量任务输入数据的OBS路径,例如:“https://xxx
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。
Boolean SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String 自动学习模板ID。 last_modified_at String 最近一次修改的时间。 package WorkflowServicePackege
资源超分对在ModelArts的Notebook实例有什么影响? Notebook超分,是指一个节点中CPU、内存共享的场景。为了充分利用资源,在专属池中存在超分情况。 举例:一个专属池中有1个8U64G的CPU节点,如创建2U8G规格的Notebook,因为超分最多可启动 8U/(2U*0