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查询数据集的标注任务列表 查询当前数据集的所有标注任务列表。 dataset.get_label_tasks(is_workforce_task=False, **kwargs) 示例代码 示例一：查询数据集下所有的标注任务，根据标注任务创建时间降序排序。 from modelarts
（可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e . # 可选，如果选择使用humaneval数据集 pip install huggingface-hub==0.25.1 （可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否
mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息 │ ├── ceval_subject_mapping.json # ceval数据集学科信息 ├── evaluators │ ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 │ ├── chatglm
itionStep的使用场景类似，但功能更加强大。当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点、作业类型节点、模型注册节点以及服务部署节点。 控制单节点的执行 通过参数配置实现 from modelarts import workflow as
号下ModelArts的数据迁移，即当您已在某一区域使用ModelArts完成数据标注，发布后的数据集可从输出路径下获得其对应的Manifest文件。在获取此Manifest文件后，可将此数据集导入其他区域或者其他账号的ModelArts中，导入后的数据已携带标注信息，无需重复标注，提升开发效率。
v1.5 · Hugging Face 图1 下载vicuna-13b-v1.5模型 Step4 下载数据集 请用户自行下载GQA数据集，下载地址：images。 将GQA数据集放于${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/
是重新训练还是进行模型的注册操作时可以使用该节点来实现流程的控制。 属性总览 您可以使用ConditionStep来构建条件节点，ConditionStep结构如下： 表1 ConditionStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 条件节点的名称，命名规范(只能包含英
LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite DevServer，使用PyTorch_npu+华为自研Ascend
使用MoXing时，如何进行增量训练？ 在使用MoXing构建模型时，如果您对前一次训练结果不满意，可以在更改部分数据和标注信息后，进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后，您可以在“mox.run”中，修改“log_dir”参数，并新增
能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见表3。 本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
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增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。
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true：团队标注任务的标注结果自动同步至数据集（默认值） false：团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集 data_sync_type 否 Integer 同步类型。可选值如下： 0：不同步 1：同步数据 2：同步标签 3：同步数据和标签 repetition 否 Integer
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（可选）配置镜像预热 Lite Cluster资源池支持镜像预热功能，镜像预热可实现将镜像提前在资源池节点上拉取好，在推理及大规模分布式训练时有效缩短镜像拉取时间。本文将介绍如何配置镜像预热功能。 操作步骤 在ModelArts控制台左侧导航栏中找到“资源管理 > AI专属资源池
ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考obsutil安装和配置。 训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker
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