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config.json # 请求的参数，根据实际启动的服务来调整 ├── mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置 ├── ... ├── evaluators
时会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中。 PathMappings: 该参数为本地IDE项目和Notebook对应的同步目录，默认为/home/ma-user/work/project名称，可根据自己实际情况更改。 单击“Apply”，配置完成后，重启IDE生效。 重启后初次进行update
Started server process [2878] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/models/llama2-13B 必须修改。加载Hugging Face权重（可与tokenizer相同文件夹）时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH
登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“部署上线 > 在线服务”，默认进入“在线服务”列表。 在部署完成的目标服务中，单击操作列的“修改”，进入“修改服务”页面。 在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。 图1 灰度发布 您可以设置两个版本的流量占比，服务调
ing Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输
ing Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输
切换到“网络”页签，单击“创建”，弹出“创建网络”页面。 图1 网络列表 在“创建网络”弹窗中填写网络信息。 网络名称：创建网络时默认生成网络名称，也可自行修改。 网段类型：可选“预置”和“自定义”。自定义网络目前支持网段范围：10.0.0.0/8~26、172.16.0.0/12~26、192.168
ing Face权重时，对应的存放地址。 在“输出”的输入框内设置变量：OUTPUT_SAVE_DIR、HF_SAVE_DIR。 OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输
由于模型训练过程需要大量有标签的视频数据，因此在模型训练之前需对没有标签的视频添加标签。通过ModelArts您可对视频添加标签，快速完成对视频的标注操作，也可以对已标注视频修改或删除标签进行重新标注。 视频标注仅针对视频帧进行标注。 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。
的MindIE镜像申请并下载2.0.T3-800I-A2-py311-openeuler24.03-lts版本的镜像。 步骤三：修改权重文件权限 修改权重文件夹属组为1001，执行权限为750。${path-to-file}/deepseekV3-bf16是转换后的权重文件存放路
服务的配置模板，已配置了ma-standard，tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息 │ ├── ceval_subject_mapping.json # ceval数据集学科信息 ├── evaluators │ ├──
|──llama_factory_accuracy_baseline.yaml # 精度基线配置 修改样例如下，根据自己实际要求修改相应yaml文件： # 默认参数；根据自己实际要求修改 dataset_dir: /xxxx/benchmark/data/dataset dataset:
资产发布成功后，发布者可以进入详情页修改该资产的标题、封面图、描述等，让资产更吸引人。 修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图1 修改封面图和二级标题
如果为风格微调，请准备至少50条风格相似的视频和标签，以利于拟合。 修改CogVideo/sat/configs/cogvideox_*.yaml文件 如果希望使用 Lora 微调，需要修改cogvideox_<模型参数>_lora 文件，修改参考如下： *** conditioner_config:
er文件，需要修改代码。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
er文件，需要修改代码。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
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