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上传数据和算法至OBS（首次使用时需要）
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the batch size # ourselves based on the total number of GPUs of the current node. args.batch_size = int(args.batch_size
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量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。
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量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。
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量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。
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日志提示“Runtimeerror: Dataloader worker (pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP”
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(pid 46212 ) is killed by signal: Killed BP。 原因分析 由于batch size过大，导致Dataloader进程退出。 处理方法 请调小batch size的数值。 父主题： 业务代码问题
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华为人工智能工程师培训
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项目管理、自然语言处理工程师、图像处理工程师、语音处理工程师、机器学习算法工程师等岗位所必备的知识和技能。 培训内容 培训内容 说明 人工智能概览 介绍人工智能技术的概念、发展史、应用方向与场景，人工智能的发展战略、现有的问题及未来 华为EI 介绍华为EI服务，ModelArts平台及实验
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查看RocketMQ审计日志
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场景一：批量查询任务状态
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查询租户下所有任务状态。 操作步骤 参考认证鉴权，通过调用IAM服务的API，获取用户的Token。 参考获取任务ID，获取需要查询的任务ID。 URI格式： /v3/{project_id}/jobs/batch-status 请求示例： POST: https://{endp
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自定义脚本代码示例
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range(training_iteration): batch = mnist.train.next_batch(50) train_step.run(feed_dict={x: batch[0], y_: batch[1]}) correct_prediction = tf
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根据组件ID获取记录
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source_url String 组件来源 first_batch_weight Integer 首次执行权重 first_batch_replica Integer 首次部署组件实例 replica Integer 总实例 remaining_batch Integer 剩余批次 请求示例 无
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推理精度测试
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huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3
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场景三：批量启动任务
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启动多个配置完成的任务。 操作步骤 参考认证鉴权，通过调用IAM服务的API，获取用户的Token。 参考获取任务ID，获取需要查询的任务ID。 URI格式： /v3/{project_id}/jobs/batch-starting 请求示例： POST: https://{endpoint}/
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量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。
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推理精度测试
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huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3
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推理精度测试
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huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3
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