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是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 标注团队成员邮箱。 high_score
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选
/v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 create_version 否 Boolean
/v2/{project_id}/processor-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1
Face上的对应模型的文件格式要求。 模型权重文件夹下包括权重类文件、词表类文件和配置类文件。 可以使用transformers的from_pretrained方法对模型权重文件夹进行加载。 具体请参见Hugging Face官方文档Documentations。 当选择ChatGLM3-6B、GLM
/{execution_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。
Gallery支持的微调方式是LoRA。 当“训练任务类型”是“自定义”时,微调方式来自于模型文件“train_params.json” 。 低秩适应(LoRA)是一种重参数化方法,旨在减少具有低秩表示的可训练参数的数量。权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后,低秩矩阵被添加回
/v2/{project_id}/training-jobs 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 kind 是 String 训练作业类型。默认使用job,表示训练作业。
job_name="job_name_5") 参数说明 表1 Estimator请求参数说明 参数 是否必选 类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 training_files 否 TrainingFiles Object 训练脚本在OBS中的路径,具体请参考TrainingFiles初始化。
ion_id}/actions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数
如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块,默认为all dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo
ss收敛情况。 FAQ 问题:使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据,坐标栏空白,未显示数据走势曲线。 解决方法:在解析工具页面右侧,单击日志文件名右边的设置图标,在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号,改为'loss': ,如图1所示。
ss收敛情况。 FAQ 问题:使用TrainingLogParser工具解析训练日志中loss数据,坐标栏空白,未显示数据走势曲线。 解决方法:在解析工具页面右侧,单击日志文件名右边的设置图标,在弹出的窗口中修改Loss Tag。将字符串loss加上单引号,改为'loss': ,如图1所示。
如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块,默认为all dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo
-墨西哥城二、拉美-圣保罗一 部署为批量服务 镜像管理 ModelArts为用户提供了多种常见的预置镜像,但是当用户对深度学习引擎、开发库有特殊需求场景的时候,预置镜像已经不能满足用户需求。ModelArts提供自定义镜像功能支持用户自定义运行引擎。 ModelArts底层采用容
0/2nd_finetune/ mv InternVL ${container_work_dir} 步骤六 增加适配代码 表3 添加优化代码 模型 使用方法 internVL2-40B internVL2-40B模型需要执行下列步骤。 cd ${container_work_dir}/mult
ion上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化
适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异,具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化
tar包下载失败 可设置ssl忽略证书验证,修改/home/ma-user/triton/python/setup.py文件,open_url()方法: # 新增ssl忽略证书验证 import ssl context = ssl._create_unverified_context()