Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Besondere Überlegungen
Wir erheben regelmäßig aggregierte und anonymisierte Betriebskennzahlen, um die Verfügbarkeit wesentlicher Dienste sicherzustellen. Die Erstellung dieser Metriken erfolgt vollautomatisch und erfordert keine Überprüfung des zugrundeliegenden Trainingsaufwands des Modells durch einen Menschen. Diese Kennzahlen beziehen sich auf Arbeitsabläufe, Ressourcenmanagement und grundlegende Servicefunktionen.
HyperPod verwaltetes mehrstufiges Checkpoint-Training und elastisches Training: Beachten Sie, dass Training HyperPod ohne Checkpoint derzeit nicht mit HyperPod verwaltetem mehrstufigem Checkpoint-Training und elastischem Training kompatibel ist.
Für die Modelle GPT OSS 120B und Lama werden Rezepte für das Checkpointless-Training bereitgestellt, um den Einstieg zu vereinfachen. Diese Rezepte wurden auf ml.p5-Instanzen verifiziert. Die Verwendung anderer Instance-Typen kann zusätzliche Änderungen an den zugrunde liegenden Rezepten erfordern. Diese Rezepte können auch an vollständige Feinabstimmungsworkflows angepasst werden. Für benutzerdefinierte Modelle empfehlen wir, sich die Beispiele für die ersten Schritte anzusehen.
