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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。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh #训练自定义镜像-预置命令场景 运行命令就可以设置为: bash /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh python /hom
和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(gl
和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(gl
和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加 TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(gl
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用户/训练系统,将CUDA_VISIBLE_DEVICES传错了,检查CUDA_VISIBLE_DEVICES变量是否正常。 用户选择了1/2/4卡这些规格的作业,然后设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘1’这种类似固定的卡ID号,与实际选择的卡ID不匹配。 处理方法 尽量代码里不要去修改CUD
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用Qwen模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
在镜像详情页,单击右侧“发布”,在发布镜像页面编辑发布信息后,单击“发布”。 表1 发布镜像的参数说明 参数名称 说明 中文名称 镜像发布后显示的名称,在创建镜像时设置的名称,此处不可编辑。 描述 必填项,填写资产简介,镜像发布后将显示在镜像页签上,方便用户快速了解资产。 支持1~90个字符,请勿在描述中
和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加 TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(gl
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。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定