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台计算机的内存传输到另一台计算机。 RoCE:RDMA over Converged Ethernet(RoCE)是一种网络协议,允许应用通过以太网实现远程内存访问。 IB:InfiniBand (IB) 是一种高性能计算机网络通信协议,专为高性能计算和数据中心互连设计。 弹性云服务器的对应的软件配套版本
nd Snt9B。 如果使用Server资源,请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169
aca/blob/main/alpaca_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: 客户通过业务数据,在generate_dataset.py脚本,指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。
一个OBS目录,SDK会将notebook目录code_dir打包上传到obs_path中。 准备训练输出,与单机训练作业调试4相同。 查看训练支持的AI框架,与单机训练作业调试5相同。 保存当前Notebook为新镜像,与单机训练作业调试9相同。 Estimator初始化。 from
在“鉴权管理”页面,单击“创建API Key”,填写描述信息后,单击“确认”会返回“您的密钥”,请复制保存密钥,单击“关闭”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥,密钥只会在新建后显示一次,请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回,请新建API Key获取新的访问密钥。 步骤二:调用MaaS模型服务进行预测
输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后,单击“创建”,完成数据处理任务的创建。 数据扩增算子说明 数据扩增主要用于训练数据集不足或需要仿真的场景,能通过对已标注的数据集做变换操作来增加训练图片的数量,同时会生成相应的标签。在深度学习领域,增强有重要的意义,能提升模型的泛化能力,增加抗扰动的
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 action_type 是 String 对训练作业的操
型。解决了对于部分原始LLM模型,找不到合适的投机模型的问题。 投机小模型训练端到端示例 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。
config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。
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a_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python generate_dataset
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#检查docker是否安装 如尚未安装,运行以下命令安装docker。 yum install -y docker 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
a_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python generate_dataset
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aca/blob/main/alpaca_data.json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: 客户通过业务数据,在generate_dataset.py脚本,指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。