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Considerazioni speciali
Raccogliamo determinate metriche operative aggregate e anonime di routine per fornire la disponibilità essenziale del servizio. La creazione di queste metriche è completamente automatizzata e non prevede la revisione umana del carico di lavoro di formazione del modello sottostante. Queste metriche riguardano le operazioni lavorative, la gestione delle risorse e le funzionalità essenziali dei servizi.
HyperPod checkpoint gestito su più livelli e formazione elastica: tieni presente che la formazione HyperPod senza checkpoint è attualmente incompatibile con HyperPod il checkpointing gestito a più livelli e l'allenamento elastico.
Per semplificare l'avvio, vengono fornite ricette di formazione senza checkpointless per i modelli GPT OSS 120B e Llama. Queste ricette sono state verificate su istanze ml.p5. L'utilizzo di altri tipi di istanze può richiedere ulteriori modifiche alle ricette sottostanti. Queste ricette possono essere adattate anche a flussi di lavoro di ottimizzazione completi. Per i modelli personalizzati, ti consigliamo di consultare gli esempi introduttivi.
