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保存未推理出结果的问题,例如超时、系统错误 │ ├── system_error.xlsx # 保存推理结果,但是可能答非所问,无法判断是否正确,需要人工判断进行纠偏。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.905)
String 算法的代码目录。如:“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file String 算法的代码启动文件,需要在代码目录下。如:“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command String 自定义镜像算法的容器启动命令。
可修改。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。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配
通过样本属性搜索。 parent_sample_id String 父样本ID。 sample_dir String 根据样本所在目录搜索(目录需要以/结尾),只搜索指定目录下的样本,不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索(含后缀名)。 sample_time
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9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU卡显存为32GB时,至少需要2张卡运行推理业务,2张卡运行的情况下,推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K,此处的单位K是1024,即16*1024。
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如果type是DATASET,source为数据集ID。 如果type是CUSTOM且是资源租户调用,source为真实用户的project_id, 否则不需要这个字段。 type 否 String 数据源类型。可选值如下: OBS:数据来源于OBS TASK:数据处理任务 DATASET:数据集
可修改。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。可根据自己要求适配。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次,根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度,此处为4096,用户可根据自己要求适配
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txt", "w") as f: df.to_csv(f) 利用文件对象读取图片 使用opencv打开一张图片时,无法传入一个OBS路径,需要利用文件对象读取,考虑以下代码是无法读取到该图片的。 1 2 import cv2 cv2.imread('obs://bucket_name/xxx
Specification 参数 参数类型 描述 is_open Boolean 是否开放此规格,默认是true;取值为false时,用户需要提工单申请才可使用此规格。 spec_status String 规格状态,取值为: normal:正常。 sellout:售罄,售罄时无法使用此规格部署服务。
9时测试得出,为服务部署所需的最小昇腾卡数及该卡数下推荐的最大max-model-len长度,不代表最佳性能。 以llama2-13b为例,NPU卡显存为32GB时,至少需要2张卡运行推理业务,2张卡运行的情况下,推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K,此处的单位K是1024,即16*1024。
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型和参数。 创建数据分发Sampler,使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶,一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。