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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
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控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖励值,从而指导学习算法的方向,帮助强化学习算法更有效地优化策略
使用CTS审计ModelArts服务 ModelArts支持云审计的关键操作 查看ModelArts相关审计日志
指导的讨论范围中。 已完成迁移环境准备,且代码、预训练模型、数据等训练必需内容已经上传到环境中。 约束和限制 安装插件后,大部分能力能够对标在GPU上的使用,但并不是所有行为和GPU上是一一对应的。例如在torch_npu下,当PyTorch版本低于2.1.0时,一个进程只能操作
限使用其他用户obs中的数据。 登录ModelArts控制台,管理控制台,在左侧导航栏中选择“权限管理”,单击“查看权限”,检查是否配置了obs的委托权限。 图1 查看权限 如果检查后已经存在委托,但是仍然无法访问,可以提工单寻求技术支持。 父主题: 服务部署
登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 在训练作业列表中,单击目标训练作业名称,查看该作业的详情。 在左侧获取“输出位置”下的路径,即为训练模型的下载路径。 模型迁移到其他账号 您可以通过如下两种方式将训练的模型迁移到其他账号。
请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录,即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令,检查路径是否存在。 import moxing as