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|──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
|── 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 #
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
mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置 ├── ... ├── evaluators ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├──
/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
# 原始数据目录 |──alpaca_gpt4_data.json # 微调数据 |──train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练数据 |──{output_dir}
规格信息，如表5所示。 flavor String 机器规格。 spec Object 实例定义。Notebook类型实例，数据结构如表9 notebook字段数据结构说明所示。 workspace Object 工作空间，如表18所示。 latest_update_timestamp
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))'
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/
output2=obs://bucket/output2 --input String 否 训练的输入信息，指定后，训练作业将会把对应OBS上的数据下载到训练容器，并将数据存储路径通过指定的参数传递给训练脚本。如果需要指定多个参数，可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1
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_
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。
OBS对象。 动态挂载适用于哪些使用场景 场景1：数据集预览和操作，将承载数据集的OBS挂载至Notebook中，可以像本地文件系统一样操作数据集。 场景2：在Notebook中训练时，可直接使用挂载至Notebook容器中的数据集。 动态挂载OBS并行文件系统有什么限制 OBS
代码上传至OBS 本地完成代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的解压，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
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
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
下载开源数据集naruto-blip-captions并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载开源数据集fi
批量服务创建时填写的环境变量。 任务结束时间 本次批量服务的任务结束时间。 描述 您可以单击编辑按钮，添加服务描述。 输入数据目录位置 本次批量服务中，输入数据的OBS路径。 输出数据目录位置 本次批量服务中，输出数据的OBS路径。 模型名称＆版本 本次批量服务所使用的模型名称及版本。 运行日志输出 默认关闭
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/
选择优先级1和2，配置了“设置作业为高优先级权限”的用户可选择优先级1~3。 如何设置训练作业优先级 在创建训练作业页面可以设置训练的“作业优先级”。取值为1~3，默认优先级为1，最高优先级为3。 如何修改训练作业优先级 在训练作业列表页面，选择“状态”为“等待中”的训练作业，单
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