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保障客户系统应用大模型的成本效率,按需收费,按需扩缩的灵活成本效益资源配置方案,有效避免了资源闲置与浪费,降低了进入AI领域的门槛。 架构强调高可用性,多数据中心部署确保数据与任务备份,即使遭遇故障,也能无缝切换至备用系统,维持模型训练不中断,保护长期项目免受时间与资源损耗,确保进展与收益。 大模型应用
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主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.912) 场景介绍 准备工作 执行训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
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配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.910) 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理
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chat/internvl/model/internlm2/modeling_internlm2.py 步骤七:下载数据集 先创建文件夹用来存放数据集,再下载数据集。 cd ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat mkdir -p
专属资源池计费项 计费说明 在ModelArts进行AI全流程开发时,会产生计算资源的计费,计算资源为进行运行自动学习、Workflow、开发环境、模型训练和部署服务的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 专属资源池 使用计算资源的用量。
管理Standard专属资源池 查看Standard专属资源池详情 扩缩容Standard专属资源池 升级Standard专属资源池驱动 修复Standard专属资源池故障节点 修改Standard专属资源池支持的作业类型 迁移Standard专属资源池和网络至其他工作空间 配置Standard专属资源池可访问公网
PyTorch NPU训练指导(6.3.908) 场景介绍 准备工作 执行预训练任务 执行SFT全参微调训练任务 执行LoRA微调训练任务 查看日志和性能 训练脚本说明参考 常见错误原因和解决方法 父主题: LLM大语言模型训练推理