检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
table1/", with_column_header=True) 参数说明 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String 导入的OBS路径或Manifest路径。 导入Manifest时,path必须精确到具体Manifest文件。 导入为目录时
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
Megatron-LM是一个用于大规模语言建模的模型。它基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)架构,这是一种基于自注意力机制的神经网络模型,广泛用于自然语言处理任务,如文本生成、机器翻译和对话系统等。 DeepSpeed是开源的加速深度学习
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
许可证类型 根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的感叹号可以查看许可证详情。 说明: 部分许可证网站说明地址是海外网站,用户可能会因网络限制无法访问。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有: “公开”:表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。
业,提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中,不断地保存训练结果(包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态)。即便模型训
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
径。 “输出路径”:表示新数据集的输出路径,即新数据集在完成标注后输出的路径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径,且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时,在导出
训练启动文件,所选启动文件必须是当前PyCharm训练工程中的文件。当“Algorithm source”选“Frequently-used”时,显示此参数。 Code Directory 训练代码目录,系统会自动填写为训练启动文件所在的目录,用户可根据需要修改,所选目录必须是当前工程中的目录且包含启动文件。
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.911版本,请参考软件配套版本获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23
本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本,请参考软件配套版本获取配套版本的软件包,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.0版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23
其中,“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”,“Team Manager”只能设置为一个人。 需要注意的是:目前不支持从标注任务中删除labeler。labeler的标注必须通过审核后,才能同步到最终结果,不支持单独分离操作。 图1 当前账号添加成员
推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Lite
“~/ascend/log/plog/plog-{pid}_{timestamp}.log” 其中,pid是HOST侧用户进程号。 样例:plog-166_20220718191843620.log proc log proc log是单卡训练日志重定向文件,方便用户快速定位对应计算节点的日志。使用自定义镜像训练的作业不涉及proc
动态shape 在某些推理场景中,模型输入的shape可能是不固定的,因此需要支持用户指定模型的动态shape,并能够在推理中接收多种shape的输入。在CPU上进行模型转换时无需考虑动态shape问题,因为CPU算子支持动态shape;而在Ascend场景上,算子需要指定具体的