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gpu_memory_utilization。如果还是 oom,建议适当往下调整。 最后,如果执行报错提示oom,建议修改数据集的shot配置。例如mmlu,可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d.py 中的
gpu_memory_utilization。如果还是 oom,建议适当往下调整。 最后,如果执行报错提示oom,建议修改数据集的shot配置。例如mmlu,可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d.py 中的
D:\ma_cli-latest-py3-none-any.whl -noverify > ./test 本示例以软件包在D:\举例,请根据软件包实际路径修改。 Step3:安装ma-cli 在本地环境cmd中执行命令python --version,确认环境已经安装完成Python。(Python版本需大于3
镜像所属组织,可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 origin String 指定镜像来源,可选项,默认自定义构建镜像为CUSTOMIZE。枚举值如下: CUSTOMIZE:用户自定义构建镜像。 IMAGE_SAVE:Notebook实例保存镜像。 resource_categories
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
参数 参数类型 描述 resources PoolResource object 节点池中的资源信息列表,包括资源规格和相应规格的资源数量,自定义配置等。 表6 PoolResource 参数 参数类型 描述 flavor String 资源规格名称,比如:modelarts.vm.gpu
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
镜像所属组织,可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 origin String 指定镜像来源,可选项,默认自定义构建镜像为CUSTOMIZE。枚举值如下: CUSTOMIZE:用户自定义构建镜像。 IMAGE_SAVE:Notebook实例保存镜像。 resource_categories
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 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
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
69 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意:需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py,在第46行上面新增一行代码,如下: posemb = posemb
66 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意:需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py,在第46行上面新增一行代码,如下: posemb = posemb
批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件 分页查询团队标注任务下的样本列表 查询团队标注的样本信息 查询数据集标签列表 创建数据集标签 批量修改标签 批量删除标签 按标签名称更新单个标签 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 批量更新样本标签 查询数据集的团队标注任务列表 创建团队标注任务
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
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benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
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gpu_memory_utilization。如果还是 oom,建议适当往下调整。 最后,如果执行报错提示oom,建议修改数据集的shot配置。例如mmlu,可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d.py 中的
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval