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txt，打印训练过程中AICORE利用率 本章节主要介绍训练性能训练任务流程，如需执行训练精度任务可参考训练精度测试 PPO强化训练时必须关闭共享内存，启动任务命令需设置PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF值为False，具体命令如下： PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF
Lite Server使用裸金属服务器时，如果升级/修改操作系统内核或者驱动，很可能导致驱动和内核版本不兼容，从而导致OS无法启动，或者基本功能不可用。 如果需要升级或修改，请联系华为云技术支持。 ModelArts Lite Server使用ECS服务器时不支持重装操作系统，部分区
FASP (Fast and Accurate Structured Pruning) 一种针对LLM进行结构化剪枝的算法，可以减少大模型对于内存和计算资源的需求，提升推理速度，同时其具备比较高的剪枝速度。使用FASP对大模型进行稀疏化剪枝，可以在几乎不影响推理精度情况下，可以有效提升推理性能（吞吐等）。
资源。ModelArts Lite Server 支持配置的存储方案请参考配置Lite Server存储。其中访问方式中，可支持在裸金属服务器中挂载的有弹性文件服务SFS和云硬盘EVS。 父主题： 准备工作
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理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1 output_dir
当“输入”参数选择“数据存储位置”时，在选择资源池规格时可以单击右侧的“获取输入数据大小”，检查输入数据的大小是否超出数据盘的容量限制，避免训练过程中出现内存不足的情况。 须知： 资源规格为“GPU:n*tnt004”（n表示具体数字）的资源不支持多进程的训练作业。 实例数 必填，根据需要选择实例数的个数。默认值为“1”。
理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1 output_dir
理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1 output_dir
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留。 - 重部署：通过更换为新服务器实现修复，修复耗时较短，本地盘数据会丢失。 修复期间实例将无法工作，请确保相关实例业务已离线。如果云服务器上的业务不可停止，请勿修复，并联系技术支持进行处理。 若选择了重部署修复方式，实例会立即关机并迁移到新服务器，本地盘数据会被清空，请提前做好业务迁移和数据备份。
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