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v1_9_0_RC ├── gradio_adapt ├── gradio-3.14.2 ├── Button-748313a7.js ├── index-2519a27e.js ├── ascend_extension
输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推 表1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096 lora per_device_train_batch_size
目前如下后缀结尾的文件类型支持代码预览:txt、py、h、xml、html、c、properties、yml、cmake、sh、css、js、cpp、json、md、sql、bat、conf 图1 下载预览代码 在详情页面单击“订阅”,根据算法是否具有使用约束进行不同操作: 如果订阅是具有使用约束的算法
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。
输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
附录:基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 基于vLLM(v0.5.0)部署推理服务时,不同模型推理支持的最小昇腾卡数和对应卡数下的max-model-len长度说明,如下面的表格所示。
core String 资源规格的核数。 dataset_name String 训练作业的数据集名称。 dataset_version_name String 训练作业的数据集名称。 pool_id String 资源池ID。 pool_name String 资源池名称。
训练完成并创建AI应用后,部署在线服务,进行预测,当预测的数据行数小于window超参值时,日志中有报错信息:ERROR: data is shorter than windows 。 处理方法 增加预测数据行数大于训练作业window超参值。
如果您使用的是公共资源池,则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”(运行时长精确到秒)。 如果您使用的是专属资源池,则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 父主题: 计费FAQ
如果您使用的是公共资源池,则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”(运行时长精确到秒)。 如果您使用的是专属资源池,则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。 父主题: 计费相关
报错“data type not equal”时,按照堆栈信息,将对应的行数的数据类型修改为匹配的类型。
神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。
吞吐量(tokens/s/p):global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1
吞吐量(tokens/s/p):global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1
吞吐量(tokens/s/p):global batch size*seq_length/(总卡数*elapsed time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1