集合通信带宽=集合通信传输数据量 / 集合通信完成时间,统计的是整个集合通信期间的平均带宽 单次集合通信数据量 单次集合通信传输的数据量 集合通信带宽监控(GPU维度) 集合通信带宽(avg/max) 训练过程中,通信组中GPU维度的集合通信带宽平均值/最大值。
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请求参数 参数名称 类型 是否必须 参数位置 说明 resourcePoolId String 是 Query参数 标识资源池的唯一标识符 jobId String 是 Path 参数 训练任务ID 返回头域 除公共头域外,无其他特殊头域。
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客观真实 :普通强化学习训练,人类主观意识干扰过多,KTO训练可以使模型服务在符合人类预期的基础上,做到更加的客观和真实。 工作步骤 KTO微调包含以下两个步骤: 数据集收集:Prompt+Chosen/Rejected数据集, 样例下载 。
Checkpoint异步加速工具 产品介绍 Checkpoint异步加速工具是基于Megatron训练框架,利用模型信息转储、模型对象反序列化等技术,近0开销的模型保存机制,实现大模型训练全过程精度无损的模型保存与恢复。 如何使用 使用限制 1)内存占用:单机所有GPU卡的Checkpoint内存会优先保存在内存,因此对于千亿参数规模模型建议预留200G内存以上。
训练任务生命周期 本文将详细介绍分布式训练任务以及实例状态,帮助您更好的理解任务的运行状况 实例状态 状态 说明 排队中 Pod 已经被创建,但是还没有被调度到节点上 启动中 Pod 已经被调度到节点,在镜像拉取、存储挂载、创建容器等过程。
接下来,我们可以查看异常rank列表,列举出了多个有异常特征的Rank,其中有1个Rank的异常行为明显,系统对其特别标注为疑似故障Rank。 进一步地,我们可以查看故障Rank在异常特征上对应的指标数据,发现其数据表现确实存在异常。 例如,故障Rank的SM利用率指标存在明显的离群异常行为。 结合报告中的以上分析,我们可以参考报告结论,重点检查该Rank并解决故障。
批量大小过大:如果你在训练时使用的批量大小(batch size)太大,每个批次的数据可能会占用太多的内存。3. 内存泄漏:代码中可能存在内存泄漏,即不再需要的数据没有被及时释放,导致内存逐渐耗尽。4. 多任务并发:可能有其他进程也在使用GPU内存,导致可用内存减少。5. 不正确的内存管理:在某些情况下,即使在GPU上释放了内存,由于某些原因(如缓存机制),这些内存可能没有被立即回收。
页面F12可查) clusterId string 是 聚类Id(需标注的数据的聚类id,页面F12可查) source string 是 当前匹配来源 null:未匹配;task_base: 任务式会话;faq: 问答;chat : 闲聊;clarity : 澄清;(需标注的数据的来源,页面F12可查) typeId string 是 当前匹配的数据Id,比如匹配问答,就是标准问Id typeIdValue