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通过设定ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES环境变量为0,控制0号卡对当前进程可见,PRE_SEQ_LEN和LR分别是soft prompt长度和训练的学习率,可以进行调节以取得最佳的效果。此外,这里去掉了int 4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根据读者实际数据集及模型路径匹
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。
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。
source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto:自动学习;algos:预置算法;custom:自定义。 install_type
\"required\":true},{\"label\":\"lr\",\"value\":\"0.0001\",\"placeholder_cn\":\"更新参数的学习率\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"save_frequency\"
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。
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为“auto”。 父主题: 模型管理
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。
DLI. CPU 否 是 mlstudio-pyspark2.3.2-ubuntu16.04 CPU算法开发和训练基础镜像,包含可以图形化机器学习算法开发和调测MLStudio工具,并预置PySpark2.3.2 CPU 否 是 mindspore_1.10.0-cann_6.0.1-py_3
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。
单击配额信息右侧的“修改配额”可以修改配额值。配置值的配置说明请参见表2。 表2 配额信息 配额名称 配额值说明 单位 自动学习(预测分析)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长 默认无限制,支持设置1~60000。 分钟 训练作业GPU规
"used_quota" : 5, "quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining
取值范围:0~100000 默认值:1000 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。 取值范围:0~0.1 默认值:0.00002 建议微调场景的学习率设置在10-5这个量级。
ModelArts与OBS交互示意 表1 ModelArts各模块与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 Standard自动学习Standard Workflow 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。
gpu_duration", "quota" : 20, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习(图像分类、物体检测、声音分类)训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeML training
示例:创建DDP分布式训练(PyTorch+NPU):针对Resnet18在cifar10数据集上的分类任务,给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例,供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业:介绍如何在ModelArts的开发环境中,使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题: 分布式模型训练
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。
多信息请参见《对象存储服务产品文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
多信息请参见《对象存储服务产品文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为auto。 父主题: 模型管理