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
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。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4进行评测。
在ModelArts自动学习中模型训练图片异常怎么办? 在ModelArts自动学习中,如何进行增量训练? 创建自动学习项目时,如何快速创建OBS桶及文件夹? 自动学习生成的模型,存储在哪里?支持哪些其他操作? 自动学习训练后的模型是否可以下载?
kernel,并导致实例崩溃 如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误? 如何处理使用opencv.imshow造成的内核崩溃? 使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径? 创建Notebook文件后,右上角的Kernel状态为“No Kernel”如何处理? 父主题: 开发环境
log_url=log_obs_path ) # job_name是可选参数,可不填随机生成工作名 job_instance = estimator.fit(inputs=[input_data],
--tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的文本数据集,用于预训练。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。
文本问答:从给定文本中检索问题的答案,适用于从文档中搜索答案的场景。 文本生成:基于给定文本进行续写,生成新的文本。 其他类型:基于实际场景选择合适的任务类型。 说明: 如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型,则被定义为自定义模型。自定义模型必须要满足自定义模型规范,才支持使用AI
各模型训练需要的启动脚本,训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 # 自动生成数据目录结构 |── processed_for_input #目录结构会自动生成,无需用户创建 |── ${model_name}
加上校验后,执行一次完整投机流程的时间也仅为大模型的1.5倍左右(投机步数设置为3步)。而这一次投机流程,平均可以生成3个有效token,即用1.5倍的时间代价,生成了3倍的token数量,性能提升了100%。 投机推理参数设置 在启动离线或在线推理服务时参考表1所示配置参数,使用投机推理功能。
“特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征,如模糊度、亮度进行分析,并绘制可视化曲线,帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处理”又分为“数据校验”、“数据清洗”、“数据选择”和“数据增强”四类。 “数据校验”表示对数据集进行校验,保证数据合法。
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。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,执行下面步骤进行评测。
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。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5进行评测。
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。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5进行评测。
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。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5进行评测。
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时,需要执行模型生成的代码。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5进行评测。
上传OBS的文件规范: 文件名规范,不能有中文,不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据,请创建一个空文件夹用于存放工程后期生成的文件。如:“/bucketName/data-cat”。 如需要提前上传待标注的图片,请创建一个空文件夹,然后将图片文件保存在该文件夹下
单击“Load”,上传.pem密钥(即在创建Notebook实例时创建并保存的密钥对文件)。 单击“Save private key”,保存生成的.ppk文件。.ppk文件的名字可以自定义,例如key.ppk。 图2 将密钥对.pem文件转成.ppk文件 Step3 使用SSH工具连接云上Notebook实例
示例中,默认生成在“processed_for_input”文件夹下。如果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR /home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/ 该路径下统一保存生成的 CKPT、PLOG、LOG
示例中,默认生成在“processed_for_input”文件夹下。如果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR /home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/ 该路径下统一保存生成的 CKPT、PLOG、LOG
示例中,默认生成在“processed_for_input”文件夹下。如果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR /home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/ 该路径下统一保存生成的 CKPT、PLOG、LOG
示例中,默认生成在“processed_for_input”文件夹下。如果用户需要修改,可添加并自定义该变量。 OUTPUT_SAVE_DIR /home/ma-user/work/llm_train/saved_dir_for_output/ 该路径下统一保存生成的 CKPT、PLOG、LOG