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有n（2≤n≤20）塊芯片，有好有壞，已知好芯片比壞芯片多。 每個(gè)芯片都能用來測(cè)試其他芯片。用好芯片測(cè)試其他芯片時(shí)，能正確給出被測(cè)試芯片是好還是壞。而用壞芯片測(cè)試其他芯片時(shí)，會(huì)隨機(jī)給出好或是壞的測(cè)試結(jié)果（即此結(jié)果與被測(cè)試芯片實(shí)際的好壞無關(guān)）。 給出所有芯片的測(cè)試結(jié)果，問哪些芯片是好芯片。 輸入格式 輸入數(shù)據(jù)第一行為一個(gè)整數(shù)n，表示芯片個(gè)數(shù)。
分布式訓(xùn)練功能介紹 分布式訓(xùn)練 分布式訓(xùn)練是指在多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)（如多臺(tái)服務(wù)器或GPU設(shè)備）上并行執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)，以加快模型訓(xùn)練速度或處理更大規(guī)模的數(shù)據(jù)。通過將訓(xùn)練任務(wù)分配到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，每個(gè)節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)計(jì)算模型的一部分，然后通過通信機(jī)制將計(jì)算結(jié)果同步，最終完成整個(gè)模型的訓(xùn)練。這種方式可
用戶還可以創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的數(shù)量。 jobs jobs結(jié)構(gòu)數(shù)組 訓(xùn)練作業(yè)的屬性列表，具體請(qǐng)參見表4。 quotas Integer 訓(xùn)練作業(yè)的運(yùn)行數(shù)量上限。 表4 jobs屬性列表 參數(shù) 參數(shù)類型 說明 job_id Long 訓(xùn)練作業(yè)的ID。 job_name String 訓(xùn)練作業(yè)的名稱。
訓(xùn)練作業(yè) 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 查詢訓(xùn)練作業(yè)列表 查詢訓(xùn)練作業(yè)版本詳情 刪除訓(xùn)練作業(yè)版本 查詢訓(xùn)練作業(yè)版本列表 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)版本 停止訓(xùn)練作業(yè)版本 更新訓(xùn)練作業(yè)描述 刪除訓(xùn)練作業(yè) 獲取訓(xùn)練作業(yè)日志的文件名 查詢預(yù)置算法 查詢訓(xùn)練作業(yè)日志 父主題： 訓(xùn)練管理（舊版）
安全，這超出了本章的范圍。然而，它們?cè)谡齽t化的背景下很有意思，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^對(duì)抗訓(xùn)練（adversarial training）減少原有獨(dú)立同分布的測(cè)試集的錯(cuò)誤率——在對(duì)抗擾動(dòng)的訓(xùn)練集樣本上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
安全，這超出了本章的范圍。然而，它們?cè)谡齽t化的背景下很有意思，因?yàn)槲覀兛梢酝ㄟ^對(duì)抗訓(xùn)練（adversarial training）減少原有獨(dú)立同分布的測(cè)試集的錯(cuò)誤率——在對(duì)抗擾動(dòng)的訓(xùn)練集樣本上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò) (Szegedy et al., 2014b; Goodfellow et al
創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) - CreateTrainingJob 功能介紹 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)接口用于在ModelArts平臺(tái)上啟動(dòng)新的訓(xùn)練任務(wù)。 該接口適用于以下場(chǎng)景：當(dāng)用戶需要基于特定的數(shù)據(jù)集和算法模型進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，可以通過此接口創(chuàng)建并配置訓(xùn)練作業(yè)。使用該接口的前提條件是用戶已上傳數(shù)據(jù)集
run.sh腳本測(cè)試ModelArts訓(xùn)練整體流程 自定義容器在ModelArts上訓(xùn)練和本地訓(xùn)練的區(qū)別如下圖： 圖1 本地與ModelArts上訓(xùn)練對(duì)比 ModelArts上進(jìn)行訓(xùn)練比本地訓(xùn)練多了一步OBS和容器環(huán)境的數(shù)據(jù)遷移工作。 增加了和OBS交互工作的整個(gè)訓(xùn)練流程如下： 建
創(chuàng)建單機(jī)多卡的分布式訓(xùn)練（DataParallel） 在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，隨著模型規(guī)模的不斷擴(kuò)大，訓(xùn)練時(shí)間也隨之增加。為了提高訓(xùn)練效率，需要采用高效的并行計(jì)算方法。在單機(jī)環(huán)境下，如何充分利用多塊GPU卡的計(jì)算能力成為一個(gè)關(guān)鍵問題。本章節(jié)將介紹基于PyTorch引擎的單機(jī)多卡數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練方法，通過
2023數(shù)字中國(guó)創(chuàng)新大賽 數(shù)字城市設(shè)計(jì)賽道發(fā)布 城市專區(qū) 華為云福州創(chuàng)新中心 鯤鵬賽道訓(xùn)練營(yíng)啟動(dòng)儀式 2023數(shù)字中國(guó)創(chuàng)新大賽·數(shù)字城市設(shè)計(jì)賽道正式發(fā)布 新時(shí)代·新要求 當(dāng)下，“數(shù)字城市”的概念正在中國(guó)大地上迅速普及，全國(guó)各地在打造城市管理頂層架構(gòu)、創(chuàng)新規(guī)劃建設(shè)模式、加速技術(shù)和應(yīng)用融合等方面進(jìn)行著積極地探索與實(shí)踐。
當(dāng)節(jié)點(diǎn)數(shù)大于10時(shí)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)刪除pip源配置，當(dāng)訓(xùn)練過程中涉及pip install操作時(shí)可能會(huì)訓(xùn)練失敗。 提前安裝依賴，確保所有依賴包在訓(xùn)練前已安裝完成，可以避免因節(jié)點(diǎn)數(shù)過多導(dǎo)致pip源配置被刪除而引發(fā)訓(xùn)練失敗，提升訓(xùn)練作業(yè)的穩(wěn)定性和效率。 安裝pip依賴的兩種方式： 方式
在ModelArts上如何提升訓(xùn)練效率并減少與OBS的交互？ 場(chǎng)景描述 在使用ModelArts進(jìn)行自定義深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí)，訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常存儲(chǔ)在對(duì)象存儲(chǔ)服務(wù)（OBS）中，且訓(xùn)練數(shù)據(jù)較大時(shí)（如200GB以上），每次都需要使用GP資源池進(jìn)行訓(xùn)練，且訓(xùn)練效率低。 希望提升訓(xùn)練效率，同時(shí)減少與對(duì)象存
味著在分布式訓(xùn)練中可以適當(dāng)增大學(xué)習(xí)率以加快收斂速度。 為了幫助讀者更好地理解和實(shí)踐，我們以ResNet18在CIFAR10數(shù)據(jù)集上的圖像分類任務(wù)為例，提供了完整的單機(jī)訓(xùn)練和分布式訓(xùn)練改造（DDP）代碼示例。該代碼支持多節(jié)點(diǎn)分布式訓(xùn)練，同時(shí)兼容CPU和GPU分布式訓(xùn)練環(huán)境。值得注意
像和啟動(dòng)命令來優(yōu)化PyTorch DDP訓(xùn)練流程，從而在Ascend加速卡上實(shí)現(xiàn)高效的分布式訓(xùn)練。 前提條件 需要有Ascend加速卡資源池。 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè) 本案例創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)時(shí)，需要配置如下參數(shù)。 表1 創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)的配置說明 參數(shù)名稱 說明 “創(chuàng)建方式” 選擇“自定義算法”。
查詢訓(xùn)練作業(yè)指定任務(wù)的運(yùn)行指標(biāo) - ShowTrainingJobMetrics 功能介紹 查詢訓(xùn)練作業(yè)指定任務(wù)的運(yùn)行指標(biāo)接口用于獲取ModelArts平臺(tái)上指定訓(xùn)練作業(yè)任務(wù)的運(yùn)行指標(biāo)。 該接口適用于以下場(chǎng)景：當(dāng)用戶需要查看特定訓(xùn)練任務(wù)的性能指標(biāo)時(shí)，可以通過此接口獲取運(yùn)行指標(biāo)。使
h框架創(chuàng)建訓(xùn)練作業(yè)。 訓(xùn)練作業(yè)進(jìn)階功能 ModelArts Standard還支持以下訓(xùn)練進(jìn)階功能，例如： 增量訓(xùn)練 分布式訓(xùn)練 訓(xùn)練加速 訓(xùn)練高可靠性 查看訓(xùn)練結(jié)果和日志 查看訓(xùn)練作業(yè)詳情 訓(xùn)練作業(yè)運(yùn)行中或運(yùn)行結(jié)束后，可以在訓(xùn)練作業(yè)詳情頁面查看訓(xùn)練作業(yè)的參數(shù)設(shè)置，訓(xùn)練作業(yè)事件等。
1.性能測(cè)試只測(cè)不調(diào)：很多測(cè)試同學(xué)提交的性能測(cè)試報(bào)告只是各種參數(shù)的堆砌，而缺乏性能分析與優(yōu)化建議，根本無法判斷性能測(cè)試的有效性； 2.性能測(cè)試=壓力工具：不少性能測(cè)試人員多年來只會(huì)使用性能壓力工具（比如已經(jīng)落伍的 LoadRunner），而綜合技能并沒有系統(tǒng)提升，遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到 BAT
在深度學(xué)習(xí)的背景下，大多數(shù)正則化策略都會(huì)對(duì)估計(jì)進(jìn)行正則化。估計(jì)的正則化以偏差的增加換取方差的減少。一個(gè)有效的正則化是有利的 ‘‘交易’’，也就是能顯著減少方差而不過度增加偏差。主要側(cè)重模型族訓(xùn)練的 3 個(gè)情形：（1）不包括真實(shí)的數(shù)據(jù)生成過程——對(duì)應(yīng)欠擬合和含有偏差的情況，（2）匹
使用ModelArts時(shí)，用戶數(shù)據(jù)需要存放在自己OBS桶中，但是訓(xùn)練代碼運(yùn)行過程中不能使用OBS路徑讀取數(shù)據(jù)。 原因： 訓(xùn)練作業(yè)創(chuàng)建成功后，由于在運(yùn)行容器直連OBS服務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練性能很差，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)下載訓(xùn)練數(shù)據(jù)至運(yùn)行容器的本地路徑。所以，在訓(xùn)練代碼中直接使用OBS路徑會(huì)報(bào)錯(cuò)。例如訓(xùn)練代碼的OBS路徑為obs://b
訓(xùn)練評(píng)測(cè) 工具介紹及準(zhǔn)備工作 訓(xùn)練性能測(cè)試 訓(xùn)練精度測(cè)試 父主題： 主流開源大模型基于Lite Server適配MindSpeed-LLM PyTorch NPU訓(xùn)練指導(dǎo)（6.5.901）
