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“pip-requirements.txt”文件内容如下所示: alembic==0.8.6 bleach==1.4.3 click==6.6 依赖包为whl包时 如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时,由于系统无法自动下载并安装,因此需要在“代码目录”放置此
non_key_sample" : 315, "key_sample" : 2 }, "metadata_stats" : { }, "data_spliting_enable" : false } 状态码 状态码 描述 200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden
NPU平台运行。
如:rabbits/1.jpg,bees/2.jpg。 2:平铺结构。如:1.jpg, 1.txt;2.jpg,2.txt。 export_params ExportParams object 导出数据集任务的参数。
表6 JobInput 参数 参数类型 描述 name String 输入数据的名称,支持1到64位只包含英文、数字、下划线(_)和中划线(-)的字符。 type String 输入项类型。
您可以将指定的“conda env bin”目录配置到PATH环境变量中。您可以使用Python命令启动训练脚本。
数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。
与智能边缘平台的关系 ModelArts可将模型部署至智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric,简称IEF)纳管的边缘节点。IEF的更多信息请参见《智能边缘平台用户指南》。
bin ├── pytorch_model-00006-of-00010.bin ├── pytorch_model-00007-of-00010.bin ├── pytorch_model-00008-of-00010.bin ├── pytorch_model-00009-of
ma-user; \ chmod -R 750 /home/ma-user; \ fi && \ # set bash as default rm /bin/sh && ln -s /bin/bash /bin/sh # section2
数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。
Step1 LoRA微调数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 LoRA微调训练与SFT微调使用同一个数据集,如果已经在SFT微调时处理过数据,可以直接使用,无需重复处理。
train_job_id": "932777", "version_id": "1777740", "continuity": false }, "export_type": 0, "config": { "ambiguity
sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo /usr/local/cuda-11.7/bin/cuda-uninstaller 验证是否卸载完成。
bin ├── pytorch_model-00006-of-00007.bin ├── pytorch_model-00007-of-00007.bin ├── pytorch_model.bin.index.json ├── quantization.py ├── README.md
"labels" : [ { "name" : "tulips" } ] } ] } 响应示例 状态码: 200 OK { "success" : true } 状态码 状态码 描述 200 OK 401 Unauthorized 403 Forbidden
TensorFlow 2.1 训练并保存模型 from __future__ import absolute_import, division, print_function, unicode_literals import tensorflow as tf mnist = tf.keras.datasets.mnist
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