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Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。 方式一：将已下载的模型文件通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。创建目录“training_data”，将原始数据存放在/m
Turbo中。方式一操作简单，但是数据传输速度比较慢，费时间。方式二操作相对方式一复杂一些，但是数据传输速度较快。 方式一：将已下载的模型文件通过SSH直接上传至SFS Turbo中。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。创建目录“training_data”，将原始数据存放在/m
dataset size. 原因分析 数据集过少，导致训练失败。 其中，增量预训练会packing，将短sample拼成seq_len长度进行训练，因此原数据条数多不意味着处理后samples多。 问题影响 训练失败或者训练结果与预期不符。 处理方法 增加数据集数量。 父主题： Studio
硬件类型。支持CPU，GPU，Ascend。 表4 provision字段数据结构说明 参数 参数类型 描述 type String 部署类型，当前仅支持Docker。 spec Object 部署详情，如表5所示。 表5 spec字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 engine String
py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。 父主题： 服务部署
代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。
否 Object 自动停止参数，如表6 auto_stop定义数据结构说明所示。 annotations 否 Map<String,String> 注解信息，可扩展字段，缺省值为“NULL”。 表4 storage定义数据结构说明 参数 是否必选 参数类型 说明 type 是 String
云上迁移适配故障 无法导入模块 训练作业日志中提示“No module named .*” 如何安装第三方包，安装报错的处理方法 下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错
port xxxxx: Connection refused”如何解决？ 报错“no such identity: C:/Users/xx /test.pem: No such file or directory”如何解决？ 报错“Bad owner or permissions
|──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train
右键单击该文件，选择Install Extension VSIX。 方法二：设置远端默认安装的插件 按照在ModelArts的Notebook中如何设置VS Code远端默认安装的插件？配置，即会在连接远端时自动安装，减少等待时间。 方法三：VS Code官网排查方式https://code
String 输入数据的名称，支持1到64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）的字符。 type String 输入项类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS data_selector：数据选择 data Object 输入项数据。 value Object
ices_out_cuda_frame failed with error code 0” 训练作业失败，返回错误码139 训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))'
|── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights #
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型，更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。
/datasets/pixart-sigma-toy-dataset 修改数据集格式： 只需在数据集根目录创建个.py文件，读取其数据集格式做成flux数据集即可。 vim ${work_dir}/datasets/data.py #---------------data.py
准备工作 完成准备工作内容，生成benchmark-cli工具。 解压版本包data.tgz：测试样例数据；比如工作目录为：/homa/ma-user/LLaMAFactory # 将默认数据解压config同级目录 tar -zxvf ./benchmark/data.tgz ./benchmark/
dataset_id String 训练作业的数据集ID。 dataset_version String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”：表示使用OBS的数据。 “dataset”：表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。
String 训练作业需要的数据集OBS URL。如：“/usr/data/”。 不可与data_source或者dataset_id/dataset_version_id同时出现，但必须有其一。 dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID。应与dataset_
客户使用工具自带精度基线Yaml则需使用accuracy_cfgs.yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址，数据指定data.tgz里面提供的gsm8k数据。 查看精度结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 精度结果 LLaMAFac
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