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fourth month...' } 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。
AscendCloud-*.zip 上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-{MODEL_TYPE}目录,如Llama2-70B。 具体步骤如下: 进入到${workdir}目录下,如:/home/ma-user/
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任意长宽比高清图像高效编码。 MiniCPM-V2.0可以接受180万像素的任意长宽比图像输入(基于最新的 LLaVA-UHD 技术),这使得模型可以感知到小物体、密集文字等更加细粒度的视觉信息。 高效部署。MiniCPM-V2.0可以高效部署在大多数消费级显卡、个人电脑以及移动手机等终端设备。
应租户的SWR登录指令。 图5 创建密钥 图6 登录指令 上图中为临时登录指令,若需长期有效登录指令,可单击图中的“如何获取长期有效指令”链接获取指导。 单击“确定 ”后,在预热信息框中可以看到已成功预热的镜像信息。 若镜像预热失败,请检查镜像地址以及密钥是否正确。 父主题: Lite
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。这些指令数据可以用来
二选一即可,如果同时输入,则优先使用 test_count,如果都未输入,则返回处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。
先使用test_count,如果都未输入,则返回处理失败False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。
"tools": "工具描述(选填)" } ] 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下: 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”,并将原始数据放置在此处。
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。这些指令数据可以用来
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。这些指令数据可以用来
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件
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