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(此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练) LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数,根据实际需要修改。
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单击“部署模型服务”进入部署页面,完成创建配置。 图4 资源设置 表4 部署模型服务 参数 说明 取值样例 服务设置 服务名称 自定义模型服务的名称。 参见表5 描述 部署模型服务的简介。 - 模型设置 部署模型 单击“选择模型”,从“我的模型”列表中选择需要部署的模型。 参见表5 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。
“写入模式”,包括线性和条带化。 以本地持久卷挂载:支持“持久卷写入模式”设置,包括线性和条带化,此处设置的是所有数据盘的写入模式。 以临时存储卷挂载:支持“临时卷写入模式”设置,包括线性和条带化,此处设置的是所有数据盘的写入模式。 新增规格 - 支持添加多个规格。限制如下: 当
0)上,用于分布式训练期间通信的端口。默认设置为18888端口。当遇到master_port冲突问题时,可通过设置MA_TORCHRUN_MASTER_PORT环境变量值修改端口配置。 rdzv_id:Rendezvous标识,设置为带有训练作业ID的值。 rdzv_backe
--chown=ma-user:ma-group pip.conf /home/ma-user/.pip/pip.conf # 设置容器镜像预置环境变量 # 将python解释器路径加入到PATH环境变量中 # 请务必设置PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH=${ANACONDA_
Lite Server算力资源和镜像版本配套关系 Lite Server提供多种NPU、GPU镜像,您可在购买前了解当前支持的镜像及对应详情。 NPU Snt9裸金属服务器支持的镜像详情 镜像名称:ModelArts-Euler2.8_Aarch64_Snt9_C78 表1 镜像详情
如上发现reboot后内核为4.18.0-147.5.1.6.h998.eulerosv2r9.x86_64,和当前内核版本h934不一致,则需要重新设置内核版本与当前版本一致。 查看当前内核版本,并且锁定reboot后默认启动的内核版本,执行如下命令: grub2-set-default 'EulerOS
Turbo存储加速的具体方案请查看: 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后,在ModelArts Standard中创建训练作业时,设置训练“SFS Turbo”,在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名
选用的是预置框架的MindSpore类引擎、资源池类型选用的是Ascend资源时,则支持选择训练模式。 (可选)设置标签:如果需要对训练作业进行资源分组管理,可以设置标签。 后续操作。 进入创建训练作业页面 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。
配置。 表1 部署模型服务 参数 说明 服务设置 服务名称 自定义部署模型服务的名称。 支持1~64位,以中文、大小写字母开头,只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 部署模型服务的简介。支持256字符。 模型设置 部署模型 单击“选择模型”,选择“模型广场”或“我的模型”下面的模型。
S桶名称)。 “启动文件”:选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”:单击“增加训练输入”,设置训练输入的“参数名称”为“data_url”。设置数据存储位置为您的OBS目录,例如 “/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-data/
PuTTY时就可以单击保存的任务名称,即可打开远程连接。 图3 设置Session 选择“Window > Translation”,在“Remote character set:”中选择“UTF-8”。 图4 设置字符格式 选择“Connection > Data”, 在“Auto-login