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批量修改标签 功能介绍 批量修改标签。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/datasets/{dataset_
in position 324: illegal multibyte sequence”报错。 粘贴完代码后，建议检查代码文件是否出现中文注释变为乱码的情况，如果出现该情况请将编辑器改为utf-8格式后再粘贴代码。 在本地电脑中创建训练脚本“train.py”，内容如下： # base
如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改 Step3 启动训练脚本 启动训练前需修改启动训练脚本demo.sh 内容。具体请参考•修改启动脚本。 对于falcon-11B训练任务开始前，需手动替换tokenizer中的config.json，具体请参见falcon-11B模型。 修改完yaml配置文
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，有些模型需要对模型的tokenizer文件，或者模型配置文件进行修改，具体的修改如下： Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py： # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA #and torch
Terminal日志信息的概览建议。 包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改： 亲和优化器使能，在train.py中修改优化器为apex混合精度模式下的DDP优化方式（修改点：注释第161和167行，增加第168~170行）。 二进制调优使能，减少算子编译耗时，在train
如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改。 Step3 启动训练脚本 修改完yaml配置文件后，启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同，NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory下修改启动脚本，其中{w
创建和修改工作空间 本节通过调用一系列API，以创建和修改工作空间为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建和修改工作空间的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用创建工作空间接口创建一个工作空间。
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，有些模型需要对模型的tokenizer文件，或者模型的配置文件进行修改，具体的修改如下： Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py： # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA #and torch
ormer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。 修改data文件夹下imagenet22k_dataset.py，把第28行：print("ERROR IMG LOADED: ", path) 注释掉。 修改data文件夹下的build
各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件，需要替换
各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件，需要替换
各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件，需要替换
各个模型训练前文件替换 在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件，需要替换
否，忽略此步骤，执行下一步； ②修改yaml文件路径：修改demo.sh最后一行代码，将demo.yaml配置文件路径修改为自己实际绝对路径:{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml，例如将以下命令 修改前 FORCE_TORCHRUN=1
否，忽略此步骤，执行下一步； ②修改yaml文件路径：修改demo.sh最后一行代码，将demo.yaml配置文件路径修改为自己实际绝对路径:{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml，例如将以下命令 修改前 FORCE_TORCHRUN=1
_segments:True 修改yaml文件路径：修改demo.sh最后一行代码，将demo.yaml配置文件路径修改为自己实际绝对路径:{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml，命令示例如下。 修改前 FORCE_TORCHRUN=1
tokenization_chatglm.py 。 271行要添加注释，修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（1） 291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列
tokenization_chatglm.py 。 271行要添加注释，修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（1） 291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（2） Qwen系列
模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤6进行评测。 # WARNING # This program exists to
模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤6进行评测。 # WARNING # This program exists to
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