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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,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。
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在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗? Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布,一次性完成前后端插件的安装,安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/no
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
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若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME,例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后
若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME,例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后
若查看启动作业日志信息,可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME,例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后
如何查看ModelArts的Notebook使用的cuda版本? 执行如下命令查看环境中的cuda版本。 ll /usr/local | grep cuda 举例: 图1 查看当前环境的cuda版本 如图1所示,当前环境中cuda版本为10.2 父主题: Standard Notebook
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,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。
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,并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况,如图2所示。 单节点训练:训练过程中的loss直接打印在窗口上。
训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看,吞吐量和loss收敛情况。
训练过程中,训练日志会在第一个的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后,如果需要单独获取训练日志文件,日志存放在第一个的Rank节点中;日志存放路径为:对应表1表格中output_dir参数值路径下的trainer_log.jsonl文件 查看性能 训练性能主要通过训练日志中的2个指标查看,吞吐量和loss收敛情况。
多功能的镜像和模型统一纳管。 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。 例如,智慧交通项目中,在获得训练好的模型后,需要部署到云、边、端多种场景。如果在端侧部署,需要一次性部署到不同规格、不同厂商的摄像机上,这是一项非常耗时、费力的巨大工程,ModelArts支持将训练好的模型一键
908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。 获取路径:Support-E 说明: 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
在ModelArts的Notebook中如何对OBS的文件重命名? 由于OBS管理控制台不支持对OBS的文件重命名,当您需要对OBS文件进行重命名时需要通过调用MoXing API实现,在已有的或者新创建的Notebook中,执行如下命令,通过接口对OBS中的文件进行重命名。 具体操作如下:
学习率预热 不同的学习率调度器(决定什么阶段用多大的学习率)有不同的学习率调度相关超参,例如线性调度可以选择从一个初始学习率lr-warmup-init开始预热。您可以选择多少比例的训练迭代步使用预热阶段的学习率。不同的训练框架有不同的参数命名,需要结合代码实现设置对应的参数。 模型结构