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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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扣费。在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单 > 流水账单”中,“消费时间”即按需产品的实际使用时间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时,在进行训练作业和部署服务时,会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。
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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一般情况包括如下两种内容类型: “application/json”,发送json数据。 “multipart/form-data”,上传文件。 说明: 针对机器学习类模型,仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。
source_type String 此规格应用于模型的类型,取值为空或auto,默认为空,代表是用户自己产生的模型;取值为auto时,代表是自动学习训练的模型,计费方式有差别。 is_free Boolean 当前规格是否是免费规格,“true”表示是免费规格。 over_quota Boolean
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 true
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。
本指南提供了算子问题定位工具集详细的使用场景和使用步骤,方便用户自行或在支持下排查可能的数值计算精度问题。 当用户将大语言模型或者其他类型深度神经网络的训练从GPU迁移到昇腾AI处理器时,可能出现以下不同现象的模型精度问题。一般包括: Loss曲线与CPU/GPU差异不符合预期。
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。
系统将根据您的模型匹配提供可用的计算资源。请在下拉框中选择可用资源,如果资源标识为售罄,表示暂无此资源。 例如,模型来源于自动学习项目,则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1,表示后台的计算模式是单机模式;如果节点个数设置
确保此OBS桶的加密功能关闭。如果此OBS桶为加密桶,可单击“默认加密”选项进行修改。 创建OBS桶时,桶的存储类别请勿选择“归档存储”和“深度归档存储”,归档存储的OBS桶会导致模型训练失败。 图1 查看OBS桶是否加密 检查OBS文件是否为加密文件 进入OBS管理控制台,单击桶名称进入概览页。
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
“MA_NUM_GPUS=8” MA_TASK_NAME 作业容器的角色名,例如: MindSpore、PyTorch为worker 强化学习引擎为learner,worker TensorFlow为ps,worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS
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
从第三方元模型导入,则为空,默认值为空。 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);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型
# 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