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创建分布式并行模型,每个进程都会有相同的模型和参数。 创建数据分发Sampler,使每个进程加载一个mini batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶,一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。
“镜像复制” 镜像复制开关,选择是否将容器镜像中的模型镜像复制到ModelArts中。 关闭时,表示不复制模型镜像,可极速创建模型,更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 开启时,表示复制模型镜像,无法极速创建模型,SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 说明: 如
步骤1:创建我的模型 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“我的模型”进入模型列表。 在模型列表页,单击“创建模型”弹出创建模型页面。
保存路径。 --smooth-strength:平滑系数,推荐先指定为0.5,后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token:激活值量化方法,如果指定则为per-token粒度量化,否则为per-tensor粒度量化。 --per-channel:权重量化方法,如果指定则
下载数据。 建议配置。 开发环境监控功能 AOM aom:alarm:put 调用AOM的接口,获取Notebook相关的监控数据和事件,展示在ModelArts的Notebook中。 建议配置。 VPC接入 VPC vpc:ports:create vpc:ports:get vpc:ports:delete
预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四列,分别是i
# 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证,确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题:
# 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证,确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题:
预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四列,分别是i
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预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四列,分别是i
# 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证,确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题:
通过JobStep来定义一个训练节点,输入数据来源为OBS,并将训练结果输出到OBS中 job_step = wf.steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64
预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四列,分别是i
预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四列,分别是i
预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四列,分别是i
--handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的文本数据集,用于预训练。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 /
--handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的文本数据集,用于预训练。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 /
两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例,且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 在使用ModelArts进行AI开发时,会将数据保存至OBS、EVS或SFS中,此时会产生单独的存储计费,具体费用以OBS、EVS和SFS的计费标准为准。