global batch size和 micro-batch-size参数 摘要: 1.全球批量大小(global batch size)与微批量大小(micro-batch-size)的定义与区别 2.全球批量大小对训练速度与资源利用的影响 3.微批量大小对梯度消失与梯度爆炸的影响 4.如何选择合适的全球批量大小与微批量大小 5.总结与建议 正文: 在全球批量大小(global batch...
1. Global Batch Size(全局批大小) 全局批大小(Global Batch Size)指的是在一次迭代(iteration)中用于训练模型的总样本数。在分布式训练中,这个参数特别重要,因为它涉及到多个计算节点(或GPU)之间的数据分配和并行计算。 全局批大小的计算公式通常是: Global Batch Size = (Number of GPUs or Nodes)×(Local Bat...
如果一个训练进程中,64张卡,tp=2 pp=8 则dp = 64/2/8 = 4. Global batch设为64时候,则4个dp,每个dp的batch size = 64/4 = 16条数据。 Micro batch代表在pp中每个device的数据,这个最大可以等于16.但是如果设…
python main.py \ --mode evaluate \ --tables=dev.tsv \ --input_schema=id:str:1,instruction:str:1,start:str:1,end:str:1,target:str:1 \ --worker_gpu=4 \ --app_name=information_extraction \ --sequence_length=512 \ --weight_decay=0.0 \ --micro_batch_size=2 \ --checkpoint_dir=...
--micro_batch_size=2 \ --checkpoint_dir=./information_extraction_model/ \ --data_threads=5 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. ③用户使用训练好的模型完成中文信息抽取任务 数据准备 测试模型需要使用测试数据。用户可以使用我们提供的数据,也可以使用自定义数据。
python main.py \ --mode train \ --tables=train.tsv,dev.tsv \ --input_schema=id:str:1,instruction:str:1,start:str:1,end:str:1,target:str:1 \ --worker_gpu=4 \ --app_name=information_extraction \ --sequence_length=512 \ --weight_decay=0.0 \ --micro_batch_size=2 \ --checkpoi...
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python main.py \--mode evaluate \--tables=dev.tsv \--input_schema=id:str:1,instruction:str:1,start:str:1,end:str:1,target:str:1 \--worker_gpu=4 \--app_name=information_extraction \--sequence_length=512 \--weight_decay=0.0 \--micro_batch_size=2 \--checkpoint_dir=./information_...
global_index_build_single_replica_timeout用于建全局索引时,设置每个副本构建的超时时间。 属性说明 属性描述 参数类型Time 默认值48h 取值范围[1h, +∞) 是否可修改是,支持通过ALTER SYSTEM SET语句修改。 是否重启 OBServer 节点生效否,设置后立即生效。
global_index_build_single_replica_timeout 更新时间:2024-11-25 23:00:00 global_index_build_single_replica_timeout 用于建全局索引时,设置每个副本构建的超时时间。 属性描述 参数类型时间类型 默认值48h 取值范围[1h, +∞) 是否重启 OBServer 生效否 联系我们 AI助手...