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context-parallel-size 。 (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。
context-parallel-size 。 (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。
如果存在之前能跑通,什么都没修改,过了一阵跑不通的情况,先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包,如下图,安装之前跑通的老版本即可。 图1 PIP安装对比图 推荐您使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 如果上述情况都解决不了,请联系技术支持工程师。 建议与总结 在创建训练作业
JobStep( name="training_job_1", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
git config --global http.sslVerify false 从github拉取CogVideoX代码。 cd /home/ma-user git clone https://github.com/THUDM/CogVideo.git cd /home/ma-user/CogVideo
context-parallel-size 。 (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。
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线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。
912版本新增如下内容: 新增ModelLink训练评测,介绍针对ModelLink开发的测试工具benchmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置
context-parallel-size 。 (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。
一般情况下,onnx模型推理的结果可以认为是标杆数据,单独替换某个onnx模型为MindSpore Lite模型,运行得到的结果再与标杆数据做对比,如果没有差异则说明pipeline的差异不是由当前替换的MindSpore Lite模型引入。 如果有差异,则说明当前模型与原始onnx
确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。
JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
多信息请参见《对象存储服务产品文档》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后,其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
context-parallel-size 。 (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。
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 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。
Git插件,可连接此Notebook实例关联的Github代码库。 表2 插件栏常用插件说明 插件 说明 文件列表。单击此处,将展示此Notebook实例下的所有文件列表。 当前实例中正在运行的Terminal和Kernel。 Git插件,可以方便快捷地使用Github代码库。 属性检查器。 文档结构图。
表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等,与权重转换时设置的值相等。 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。