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--output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 1、抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。
model_path) 初始化方法,适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等(pytorch和caffe类型模型必须重写,实现模型加载逻辑)。 __init__(self, model_path) 初始化方法,适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径(self.
--output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。
--output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 图1 抽取kv-cache量化系数 注意: 1、抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。
<PATH_TO_OUTPUT_DIR> 运行后在--output_dir下生成kv_cache_scales.json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当
开发环境的Notebook实例 exemlProject 自动学习项目 exemlProjectInf 自动学习项目的在线推理服务 exemlProjectTrain 自动学习项目的训练作业 exemlProjectVersion 自动学习项目的版本 workflow Workflow项目 pool
运行后在 --output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 1、 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。
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安全可信,基于安全加固最佳实践,访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式,确保镜像使用的安全性。 ModelArts的自定义镜像使用场景 当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 Model
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")),
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")),
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")),
设置模型参数/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 资源设置 资源池类型
model_path) 初始化方法,适用于深度学习框架模型。该方法内加载模型及标签等(pytorch和caffe类型模型必须重写,实现模型加载逻辑)。 __init__(self, model_path) 初始化方法,适用于机器学习框架模型。该方法内初始化模型的路径(self.
ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者,提供便捷易用的使用流程。例如,面向业务开发者,不需关注模型或编码,可使用自动学习流程快速构建AI应用;面向AI初学者,不需关注模型开发,使用预置算法构建AI应用;面向AI工程师,提供多种开发环境,多种操作流程和模式,方便开发者编码扩展,快速构建模型及应用。
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。
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。
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