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示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSInstructionHandler：使用微调的moss数据集。 MBS
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${container_work_dir}/Qwen-VL-Chat Step5 准备训练数据集 用户需自行制作数据集，并将数据集上传到容器的工作目录中，再赋予容器读写数据集目录的权限。 数据集制作请参考Qwen-VL官方指导资料，将所有数据样本放到一个列表中并存入json文件中。每个样本对应一个字典，包
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el） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上 各GPU上的模型进行前向传播，得到输出
Turbo的AI云存储解决方案，如下图所示。 SFS Turbo HPC型支持和OBS数据联动，您可以通过SFS Turbo HPC型文件系统来加速对OBS对象存储中的数据访问，并将生成的结果数据异步持久化到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的存储解决方案
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ssalai/zero/low_level/low_level_optim.py Step4 下载数据集 训练使用的开源数据集UCF101.rar，执行如下命令下载数据集并处理。数据集相关介绍参见https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php。 mkdir
在ModelArts管理控制台总览页确认会收费的实例已全部停止或删除，同时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据，以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。
erver资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、
Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。 如果是订阅使用HiLens技能，则需要获取相关服务权限，详细操作请参见准备工作（华为HiLens）。 订阅免费模型 登录“AI Gallery”。
文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将会变成该模型资产的标签，并且自动同步在模型描述部分，保存到“README.md”文件里。 模型描述部分是一个可在线编辑、预览的Markdown文件
slice(None, None, None))' is an invalid key 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 切分数据时，选择的数据不对。 处理方法 尝试如下代码： X = dataset.iloc[:,:-1].values 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您
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