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  • 训练的权重转换说明

    : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP}目录下查看转换后的权重文件。

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  • 训练的权重转换说明

    : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在/home/ma-user/work/llm_train/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP}目录下查看转换后的权重文件。

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  • 训练中的权重转换说明

    --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。

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  • 训练中的权重转换说明

    --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。

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  • 训练中的权重转换说明

    --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。

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  • 训练中的权重转换说明

    --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。

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  • 训练中的权重转换说明

    --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。

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  • 训练的数据集预处理说明

    tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。请根据实际规划修改。 PROCESSED_DATA_PREFIX /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/processed_for_input/llama2-13b/data 处理后的数据集保存路径+数据集前缀

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  • 训练的数据集预处理说明

    tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。请根据实际规划修改。 PROCESSED_DATA_PREFIX /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/processed_for_input/llama2-13b/data 处理后的数据集保存路径+数据集前缀

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  • 执行预训练任务

    。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/processed_for_input/llama2-13b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中,默认生成在“processed_for_i

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  • 执行预训练任务

    。 INPUT_PROCESSED_DIR /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/processed_for_input/llama2-13b 该路径下保存“数据转换”和“权重转换”的结果。示例中,默认生成在“processed_for_i

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  • 训练中的权重转换说明

    --tokenizer-model : tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。

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  • GLOBAL_OPERATOR_RUNTIME

    query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在所有DN上的最小内存峰值(MB)。

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  • OPERATOR

    query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在所有DN上的最小内存峰值(MB)。

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  • OPERATOR_RUNTIME

    query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在所有DN上的最小内存峰值(MB)。

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  • OPERATOR

    query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在所有DN上的最小内存峰值(MB)。

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  • GLOBAL

    query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在所有DN上的最小内存峰值(MB)。

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  • GLOBAL

    query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在所有DN上的最小内存峰值(MB)。

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  • OPERATOR_HISTORY_TABLE

    query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在所有DN上的最小内存峰值(MB)。

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  • GLOBAL_OPERATOR_RUNTIME

    query_dop integer 当前算子执行时的并行度。 estimated_rows bigint 优化器估算的行数信息。 tuple_processed bigint 当前算子返回的元素个数。 min_peak_memory integer 当前算子在所有DN上的最小内存峰值(MB)。

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  • 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别

    processed_folder = os.path.join(pytorch_mnist_dataset, 'processed') os.makedirs(raw_folder, exist_ok=True) os.makedirs(processed_folder

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