检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
JupyterLab常用快捷键和插件栏 表1 快捷键说明 快捷键 说明 快速打开Notebook、Terminal。或打开Launcher页面，可快速创建新的Notebook、Console或其他文件。 创建文件夹。 上传文件。 刷新文件目录。 Git插件，可连接此Notebook实例关联的Github代码库。
O都没有变化，则进入资源利用率检测阶段。 资源利用率：在作业进程IO没有变化的情况下，采集一定时间段内的GPU利用率或NPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率或NPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 系统预置了卡死检测的环境变量“
从OBS中读取数据需要根据OBS的计费原则收费。 确认无误后，单击确定。页面自动跳转到“我的数据>我的下载”页面，请耐心等待，预计5分钟左右。 下载完成后，您可以单击目标位置跳转至OBS桶中查看是否存在已下载的数据。 步骤2：订阅算法 在AI Gallery搜索“ResNet_v1_50”，进入算法详情页。
作业运行期间获取训练日志并展示到本地。 使用PyCharm ToolKit创建并调试训练作业 OBS上传下载 上传本地文件或文件夹至OBS，从OBS下载文件或文件夹到本地。 使用PyCharm上传数据至Notebook 前提条件 本地已安装2019.2-2023.2之间（包含2019
最小时间：1677-09-22 00:12:43.145225 最大时间：2262-04-11 23:47:16.854775807，需注意上下界限。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上note
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息，然后构建推理模型，获取输入数据，模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示： # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend，指定device_id为0。
olve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/A
数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录，且此目录不能与输入位置一致，也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置
olve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/A
olve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/A
olve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/A
参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用ppl时必须为True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。其中，mmlu和ceval 建议 3200 另外，在 opencompass/o
olve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/A
olve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/A
olve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/A
单击“选择模型”，选择“模型广场”或“我的模型”下面的模型。 调优类型 全参微调：直接在模型上训练，影响模型全量参数的微调训练，效果较好，收敛速度较慢，训练时间较长。 LoRA微调：冻结原模型，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，效果接近或略差于全参训练，收敛速度快，训练时间短。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
