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修改网络参数，比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor，使用过的，如下： del tmp_tensor torch.cuda.empty_cache() 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试超参。 如果还存在问题，可能
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
数据处理任务的工作目录。 workspace_id 否 String 工作空间ID。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 表3 ProcessorDataSource 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 数据集的名称。 source
将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global
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workflow_id 是 String 工作流的ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 无
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