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所有进程IO都没有变化，则进入资源利用率检测阶段。 资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率或NPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率或NPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 系统预置了卡死检测的
目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。 需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。 metrics 否 object数据结构
--tensor-parallel-size=1 \ --block-size=128 \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code （2）llava多模态 export VLLM
Session() #训练脚本里接收的参数，请根据实际情况填写 parameters = [{"name": "mod", "value":"gpu"}, {"name": "epoc_num", "value":2}] estimator = Estim
default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),
描述 metric String 运行指标，可选值如下： cpuUsage：CPU使用率 memUsage：物理内存使用率 gpuUtil：GPU使用率 gpuMemUsage：显存使用率 npuUtil：NPU使用率 npuMemUsage：NPU显存使用率 value Array
"Bayes.yaml", "content" : "general:\n instance_per_trial: 1\n gpu_per_instance: 1\n cpu_per_instance: 1\n\nsearch_space:\n - params:
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
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。
default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch, 会根据验证精度情况自动调整学习率，并当精度没有明显提升时，训练停止")),
PFA算子是否使用高精度模式；默认值为0表示不开启。针对Qwen2-7B模型和Qwen2-57b模型，必须开启此配置，否则精度会异常；其他模型不建议开启，因为性能会有损失。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考使用AWQ量化或使用SmoothQuant量化章节对模型做量化处理。 启动服务
expandable_segments:True 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，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
s.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权
ocs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权
参数 是否必选 参数类型 描述 key 否 String 资源约束，可选键值如： flavor_type（资源类型），对应值可选择CPU、GPU或Ascend； device_distributed_mode（是否支持多卡训练），对应值可选择multiple（支持）、singular（不支持）；
Learn 9：XGBoost-Sklearn 10：Pytorch 13：Ascend-Powerd-Engine 17: MindSpore-GPU engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_version
ocs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权
ocs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 步骤二 权重格式离线转换（可选） 在GPU上AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，在线转换会增加启动时间，可以提前对权
768长度，则推荐增加此值（≥ 2）。 （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-length 4096 要处理的最大序列长度。 convert_mg2hf_at_last 1 M
&”。 勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》”。 选择运行环境：CPU、GPU或ASCEND。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后，单击“”跳转至AI Gallery，进入Notebook代码样例的详情页面。
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