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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。 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。 图2 查看日志和性能
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数 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。 图2 查看日志和性能
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss的值随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
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size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。 --calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-ha
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时,默认采用的精度模式是fp16,如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(精度模式并不总是需要使用fp32,因为相对于fp16,fp32的性能较差。因此,通常只在检测到某个模型精度存在
time per iteration)×1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数。 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。 图2 查看日志和性能
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监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载,执行自动实时监控、告警和通知操作。 云监控可以帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。 详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题: 安全
网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化,新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性,提升云上资源的安全。为保障您的网络安全,建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题:
值可参考模型推荐参数、NPU卡数设置。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改训练参数和tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 同时开启故障快恢和断点续训时需满足以下条件: 如果用户指定${USER_CONVERTED_CKPT_PATH}
size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。 --calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-ha
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/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。
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/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。