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表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1,100],默认为10。 offset 否 Integer 分页列表的起始页,默认为0。 order 否 String 排序方式。
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
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--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 context-parallel-size 1 表示context并行,默认为1。应用于训练长序列文本的模型。如果训练时SEQ_LEN超过32768长度,则推荐增加此值(≥ 2)。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
推理指导 Wav2Lip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 算子,包名:AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 支持random随机数算子
框架基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 算子,包名:AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升,满足MoE训练场景 matmul、swiglu、rope等算子性能提升,支持vllm推理场景 支持random随机数算子
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
placeholder_cn\":\"训练中使用的图片总的类别数\",\"placeholder_en\":\"\",\"required\":true},{\"label\":\"num_epoch\",\"value\":\"10\",\"placeholder_cn\":\"训练的epoch数\
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
GPUS: 每台机器npu卡数 PER_DEVICE_BATCH_SIZE:每张卡batch size 训练成功如下图所示。 图1 训练成功 父主题: MLLM多模态模型训练推理
npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态 npu-smi info -l | grep Total # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU
count Integer 指定可用区扩容时,指定可用区的节点数。 表8 Taint 参数 参数类型 描述 key String 键。 value String 值。 effect String 作用效果。 表9 UserTag 参数 参数类型 描述 key String 键。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。