如果 SFT 数据集规模较少,采用【在线数据预处理】即可; 如果 SFT 数据集规模较大,为了减少训练之前的数据处理时间,可考虑【在线预处理+Streaming读取】的训练方式、或者提前进行数据【离线预处理】,再启动训练任务; 采用在线数据预处理: 用户在训练参数中通过 --data-path 指定到具体的 json 文件。
需要替换的代码如下: from aidk.checkpoint.megatron.checkpointing import (load_model_checkpoint_for_zero, load_optim_checkpoint_for_zero, load_checkpoint, save_checkpoint, finish_checkpoint_process) finish_checkpoint_process
最近15分钟服务器CPU负载 % InstanceId CpuLoadAvg1 最近1分钟服务器CPU负载 % InstanceId CpuLoadAvg5 最近5分钟服务器CPU负载 % InstanceId GpuMaxEccErrorsIndex 最高ECC错误数的gpu卡编号 InstanceId GpuMaxTemperatureIndex 最高温度的gpu编号 InstanceId DiskUsedInodes
我: 控制台报错:VM913:14 Refused to load the script 'https://agi-dev-platform-web.bj.bcebos.com/ai_apaas/embed/output/embedLiteSDK.js?
no-overlap-offload-optimizer bool 否 False NA 开启optimizer offload功能时,关闭数据传输和计算 overlap --cpu-adam-threads int 否 1 NA 在 CPU 上进行优化器计算时的线程数 9)MoE 训练参数 参数名 取值类型 是否必选 默认值 枚举值 描述 --moe-router-load-balancing-type
DATA_PATH=$USER_DATA_PATH CHECKPOINT_LOAD_PATH=$USER_CHECKPOINT_LOAD_PATH CHECKPOINT_SAVE_PATH=$USER_CHECKPOINT_SAVE_PATH TOKENIZER_PATH=$USER_TOKENIZER_PATH TENSORBOARD_PATH=$TENSORBOARD_PATH 您如果需要对模型参数做进一步修改
无 结束合成 SynthesizeSentence 句子序号 开始朗读 方法 参数 含义 返回 说明 (void)synthesizerSpeechStartSentence:(NSInteger)SpeakSentence; 无 开始朗读 SynthesizeSentence 句子序号 结束朗读 方法 参数 含义 返回 说明 (void)synthesizerSpeechEndSentence
CpuInterruptSecond 每秒CPU的中断次数 次/秒 InstanceId CpuLoadAvg1 最近1分钟服务器CPU负载 个 InstanceId CpuLoadAvg15 最近15分钟服务器CPU负载 个 InstanceId CpuLoadAvg5 最近5分钟服务器CPU负载 个 InstanceId CpuSystemPercent 系统cpu时间比率 % InstanceId
下方表格通过实现原理、推荐场景、接入对象和接入方式的对比,介绍云原生WAF和SAAS WAF接入。 类型 云原生BLB WAF接入 SAAS WAF或云防护接入 实现原理 WAF应用防火墙 通过和百度云负载均衡服务(Baidu Load Balance,简称 BLB)进行联动,对 BLB 监听上的 HTTP/HTTPS 流量进行分析识别,对攻击流量拦截,实现对网站应用的安全防护。
RAPIDS的详细介绍可参考 链接 应用特点 数据预处理/ETL(Extract-Transform-Load) CuDF: 类似pandas的dataframe的操作库,包含GPU加速的ETL函数,可集成Dask与可扩展UCX 机器学习与图计算 CuML:GPU原生的机器学习库,包含XGBoost,FIL,HPO等常见机器学习库 cuGraph:GPU图解析,包括TSP,PageRank等常见图计算相关的库