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用户自定义镜像自建的conda环境会查到一些额外的包,影响用户程序,如何解决? 问题现象 用户的自定义镜像运行在Notebook里会查到一些额外的pip包。如下图所示,左侧为自定义镜像运行在本地环境,右侧为运行在Notebook里。 可能原因 Notebook自带moxing、m
可以根据实际修改。 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。 配置本地IDE(Pycharm或者VSCode)联接云上环境调试请参考使用本地IDE(VS
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。
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。
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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。
从第三方元模型导入,则为空,默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型
模型精度信息,从配置文件读取,可不填。非模板参数 source_type 否 String 模型来源的类型,当前仅可取值“auto”,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业和其他方式部署的模型不设置此值。默认值为空。非模板参数 dependencies 否
true, "default": 0.001, "help": "学习率" }, { "name": "
Boolean SMN开关。 subscription_id String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id String 自动学习模板ID。 last_modified_at String 最近一次修改的时间。 package WorkflowServicePackege
如何在Notebook中安装外部库? ModelArts Notebook中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,包括TensorFlow、MindSpore、PyTorch、Spark等。您也可以使用pip install在Notobook或Terminal中安装外部库。
SMN开关。 subscription_id 否 String SMN消息订阅ID。 exeml_template_id 否 String 自动学习模板ID。 last_modified_at 否 String 最近一次修改的时间。 package 否 WorkflowServicePackege
true, "default": 0.001, "help": "学习率" }, { "name": "
c字段配套。 weight Integer 权重,分配到此模型的流量权重。 source_type String 模型来源,当模型是由自动学习产生时返回此字段,取值为auto。 model_id String 模型ID。 src_path String 批量任务输入数据的OBS路径,例如:“https://xxx
务的输入参数,即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的模型来源: 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法,其输入输出参数由ModelArts官方定义,请直接参考“调用指南”中的说明,并在预测页签中输入对应的JSON文本或文件进行服务测试。
如何在ModelArts的Notebook的CodeLab上安装依赖? ModelArts CodeLab中已安装Jupyter、Python程序包等多种环境,您也可以使用pip install在Notebook或Terminal中安装依赖包。 在Notebook中安装 在总览页面进入CodeLab。