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算空泡),从而提高训练效率。 d. 学习率预热 不同的学习率调度器(决定什么阶段用多大的学习率)有不同的学习率调度相关超参,例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名,需要结合代码实现设置对应的参数。
将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小,重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级,可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择,如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1,Deepspee
Tensorflow引擎日志中出现“Dst tensor is not initialized”。 原因分析 按照之前支撑的经验,出现该问题的可能原因如下: 绝大部分都是确实是显存不够用。 还有较少数原因是节点故障,跑到特定节点必现OOM,其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM,就需要修改一些超参,释放一些不需要的tensor。
会占用过多显存,影响kvcache的空间。不同模型推理支持的max-model-len长度不同,具体差异请参见附录:基于vLLM(v0.3.2)不同模型推理支持的max-model-len长度说明。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0
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
GPU显存 显存容量 ma_container_gpu_mem_total_megabytes 该指标用于统计训练任务的显存容量。 兆字节(Megabytes) >0 显存使用率 ma_container_gpu_mem_util 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。
ModelArts训练和推理分别对应哪些功能? ModelArts训练包括自动学习、模型训练、专属资源池-训练/开发环境功能。 ModelArts推理包括AI应用管理、部署上线功能。 父主题: 一般性问题
GPU显卡使用量 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 百分比(Percent) 0~100% GPU显存使用量 该指标用于统计测量对象已使用的显存。 兆字节(Megabytes) ≥0 NPU显卡使用量 该指标用于统计测量对象已使用的NPU显存占NPU存储容量的百分比。 百分比(Percent)
GPU显存 显存容量 ma_container_gpu_mem_total_megabytes 该指标用于统计训练任务的显存容量。 兆字节(Megabytes) >0 显存使用率 ma_container_gpu_mem_util 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。
Float gpu总显存,单位MB gpu_memory_usage Float 已使用gpu显存,单位MB npu_total Float 总NPU个数 npu_usage Float 已使用NPU个数 npu_memory_total Float npu总显存,单位MB npu_memory_usage
Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具,核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流,每个步骤都是一个可管理的组件,可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程,使团队能够大规模执行AI任务,并提高模型生成的效率。 ModelArts
ModelArts不仅支持自动学习功能,还预置了多种已训练好的模型,同时集成了Jupyter Notebook,提供在线的代码开发环境。 业务开发者 使用自动学习构建模型 AI初学者 使用自定义算法构建模型 免费体验ModelArts 免费体验CodeLab 自动学习 口罩检测(使用新版自动学习实现物体检测)
使用情况。 单位:百分比。 ≥ 0% ModelArts模型负载 1分钟 gpu_mem_usage GPU显存使用率 该指标用于统计ModelArts用户服务的GPU显存使用情况。 单位:百分比。 ≥ 0% ModelArts模型负载 1分钟 npu_util NPU使用率 该
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.908)
json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”;如果设置过大,会占用过多显存,影响kvcache的空间。 --gpu-memory-utilization:NPU使用的显存比例,复用原vLLM的入参名称,默认为0.9。 --trust-remote-code:是否相信远程代码。