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可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
Code)或SSH客户端,通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 flavor 否 String 支持变更实例规格,支持变更的规格可以通过本章节的查询支持可切换规格列表的API获取。 image_id 否 String 支持更新镜像ID,镜像ID参考查询支持的镜像列表获取。 name 否 String
成网络的输出结果是否真实。训练中获得的生成器网络可用于生成与输入图片相似的图片,用作新的数据集参与训练。基于Gan网络生成新的数据集不会生成相应的标签。图像生成过程不会改动原始数据,新生成的图片或xml文件保存在指定的输出路径下。 基于StyleGan2用于在数据集较小的情形下,
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具:Megatron-LM和DeepSpeed,可在具有分布式计算能力的系统上进行训练,并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是
算法”,进入“我的算法”页面。 选择“我的订阅”页签,进入个人订阅的算法列表。 在算法列表选择需要使用的算法,单击“应用控制台”列的“ModelArts”。 在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域,单击“确定”跳转至ModelArts控制台的“算法管理 >
教育场景:老师可给每个学生分配1个INTERNAL的工作空间并且限制该工作空间被指定学生访问,这样可使得学生可独立完成在ModelArts上的实验。 企业场景:管理者可创建用于生产任务的工作空间并限制仅让运维人员使用,用于日常调试的工作空间并限制仅让开发人员使用。通过这种方式让不同的企业角色只能在指定工作空间下使用资源。
可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
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可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(global-batch-size)。可将MBS参数值调小至1,但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数:SEQ_LEN要处理的最大的序列长
收藏免费资产 当搜索到感兴趣的免费资产时,可以收藏该资产,方便后续在“我的收藏”快速查找。商用资产如需收藏请前往云商店。 单击目标资产,进入资产详情页面。 在资产详情页面,单击按钮收藏资产。 收藏成功后,在各个模块的“我的收藏”页签可以快速查看收藏的资产。 图2 查看收藏的资产 (可选)如果需要取消收藏,再次单击按钮即可。
Prefill(Splitfuse)特性的目的是将长prompt request分解成更小的块,并在多个forward step中进行调度,只有最后一块的forward完成后才开始这个prompt request的生成。将短prompt request组合以精确填充step的空隙,每个step的计算量基本相等,达到所有请求平均延迟更稳定的目的。
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 [ { "instruction":
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