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BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
BF16和FP16说明 在大模型训练中，BF16（Brain Floating Point）和FP16（Float16）都是使用的半精度浮点数格式，但它们在结构和适用性上有一些重要的区别。 BF16：具有8个指数位和7个小数位。在处理大模型时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢
PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（PyTorch+CPU/GPU） 示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署 专属资源池训练
dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${gpu_memory_utilization},add_bos_token=True,max_model_len=${max_model_len}
专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。 专属资源池支持自定义物理节点运行环境相关的能力，例如GPU/Ascend驱动的自助升级，而公共资源池暂不支持。 专属资源池使用说明
whl”文件无法安装，在启动文件中添加如下代码，查看当前pip命令支持的文件名和版本。 import pip print(pip.pep425tags.get_supported()) 获取到支持的文件名和版本如下： [('cp36', 'cp36m', 'manylinux1_x86_64')
可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：【sft、rm、ppo、dpo】
"GPU": 1, "gpu_type": "v100NV32", "memory": "64GiB" }, "status": "onSale", "type": "GPU"
ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使用于购买时选定的区域，且只能用于公
x86：x86架构 arm64：ARM架构 cpu String CPU核心数量。 memory String 内存大小，单位为Gi。 gpu gpu object GPU信息。 npu npu object NPU信息。 dataVolume Array of dataVolume objects
操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。 表1 参数说明 参数 说明 cpuUsage cpu使用率。 gpuMemUsage gpu内存使用率。 gpuUtil gpu使用情况。 memUsage 内存使用率。 npuMemUsage npu内存使用率。 npuUtil npu使用情况。
w、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础公共组件，可用于访问OBS服务，和具体的AI引擎解耦，在ModelArts支持的所有A
Cluster资源池驱动：当资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，用户基于自己的业务，可能会有自定义GPU/Ascend驱动的需求，ModelArts面向此类客户提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力。 监控Lite Cluster资源：ModelArts支持使用AOM和Promethe
"multi engine, gpu, python 3.6 for notebook", "flavor_type": "GPU", "id": "Multi-Engine 1.0 (python3)-gpu",
iron(device_type="CPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 GPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="GPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 1 2 3 4 5 6 7 8
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 plugintemplate_name 是 String 插件模板的名称。可选值如下： gpu-driver：GPU驱动插件模板信息 npu-driver：NPU驱动插件模板信息 请求参数 无 响应参数
"GPU": 1, "gpu_type": "v100NV32", "memory": "64GiB" }, "status": "onSale", "type": "GPU"
spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long 训练作业参数创建时间 。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 core String 资源规格的核数。
当Notebook实例不再需要时，调用删除Notebook实例接口删除实例。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取帐号名和帐号ID和获取用户名和用户ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST
查看当前moxing调用的接口版本：file_io._LARGE_FILE_METHOD，如果输出值为1则为V1版本，如果输出值为2，则为V2版本。 V1版本修改：file_io._NUMBER_OF_PROCESSES=1 V2版本修改：可以 file_io._LARGE_FILE_METHOD = 1，将模
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