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wen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。 per_device_train_batch_size
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Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 其优势主要如下: 上下文引导:通过提供特定的提示或上下文信息,模型可以更好地理解生成内容的方向。 约束生成:可以设定某些限制条件,如关键词、主题或风格,使生成的内容更加一致和相关。 提高质量:通过引导,生成的文本通常更具逻辑性和连贯性,减少无关信息的出现。
error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 请求示例 如下以删除名称为“test-trainconfig”的作业参数为例。 DELETE htt
准备权重 本方案部署使用的是BF16权重。获取权重有2种方式: 方式一:直接获取已经转换完成的BF16权重。 方式二:将基于DeepSeek官网提供的FP8权重转换为BF16权重。 约束限制 由于模型权重较大,请确保您的磁盘有足够的空间放下所有权重,例如DeepSeek-V3在转
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。如:“100.125.5.235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0”。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为:“bash /home/work/run_train
精度比对功能主要针对两类场景的问题: 同一模型,从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题,对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值,进行问题定位。 同一模型,进行迭代(模型、框架版本升级或设备硬件升级)时存在的精度下降问题,对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值,进行问题定位。
低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。
Integer 指定每一页展示作业参数的总量,默认为10,“per_page”可选的范围为[1,100]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引,默认为1。 sortBy 否 String 指定查询的排序方式,默认是根据引擎查找“engine”,目前支持的排序还有模型名称“mode
resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_desc String 可视化作业的具体描述。 duration Long 可视化作业的运行时长,单位为毫秒。 create_time Long 可视化作业的创建时间,时间戳格式。 train_url
job_desc 是 String 对可视化作业的描述,字符串的长度限制为[0,256]。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型 说明 is_success Boolean 请求是否成功。 error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。
MindSpore-GPU engine_id Long 训练作业的引擎ID。 engine_name String 训练作业的引擎名称。 engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 请求示例 如下以查看训练作业的资源引擎规格为例。 GET https://en
低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用AWQ量化工具实现推理量化。 量化方法:per-group Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。
size。config.json文件中默认是50,并发请求数量超出设置,推理请求会被拒绝。用户可以根据实际修改。 maxSeqLen:输入长度+输出长度的最大值。config.json文件中默认是6k,用户可以根据自己的推理场景设置。 httpsEnabled:取值需要修改为false。 mul
采用哪种计费模式才是最具性价比的方式。 计费构成分析 基于此案例,可详细计算出按需计费和包年/包月两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例,且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 在使用ModelAr
件: 如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则训练过程的权重保存路径${output_dir}/saved_checkpoints(加载故障快恢路径) 必须为空,否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进
驱动程序可能已经正确配置,从而解决了这个问题。 硬件问题:如果GPU之间的NVLINK连接存在硬件故障,那么这可能会导致带宽受限。重新安装软件后,重启系统,可能触发了某种硬件自检或修复机制,从而恢复了正常的带宽。 系统负载问题:最初测试GPU卡间带宽时,可能存在其他系统负载,如进
件: 如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则训练过程的权重保存路径${output_dir}/saved_checkpoints(加载故障快恢路径) 必须为空,否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进
件: 如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则训练过程的权重保存路径${output_dir}/saved_checkpoints(加载故障快恢路径) 必须为空,否则此参数无效断点续训失效。 如果就是使用最新的训练权重进