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hon变量。 Schedule:任务执行策略,可以立即运行;也可以设置定时策略运行,支持cron表达式。 cron表达式需要使用linux系统下支持的格式,其他的cron表达式会报错。表达式可能会包含问号,要兼容linux的cron表达式,需将“?”替换为“*”。 设置定时任务后
查询OS的配额 功能介绍 获取ModelArts OS服务中部分资源的配额,如资源池配额、网络配额等。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具
# 训练使用的算法对象,示例中使用AIGallery订阅的算法;部分算法超参的值如果无需修改,则在parameters字段中可以不填写,系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
企业项目名称。 name String 工作空间名称。 description String 工作空间描述。 id String 工作空间ID,系统生成的32位UUID,不带橫线。默认的工作空间id为'0'。 status String 工作空间状态。 CREATE_FAILED:创建失败。
可。 每个资源池至少需要有一个节点池,当只有一个节点池时不支持删除。 查看节点池的存储配置 在节点池管理的更新页面,可以查看该节点池配置的系统盘、容器盘或数据盘的磁盘类型、大小、数量、写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 在Lite资源池的扩缩容页面,也可以查看节点池的存储配置信息。
peft版本升级到0.12.0 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
baichuan2-13b 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
“Manifest文件”:存储Manifest文件的OBS路径。 “数据标注状态”:已标注。 “高级特征选项 ”:默认关闭,可通过勾选高级选项提供增强功能。 “按标签导入”:系统将自动获取此数据集的标签,您可以单击“添加标签”添加。此字段为可选字段,您也可以在导入数据集后,在标注数据操作时,添加或删除标签。 “只导
若用户的机器或资源池无法连通网络,并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下,用户则需要找到已联网的机器(本章节以Linux系统机器为例)提前下载资源,以实现离线安装。用户可遵循以下步骤: 步骤一:资源下载 Python依赖包下载:进入 scripts/install
model目录下放置label.json文件,此处读取 dir_path = os.path.dirname(os.path.realpath(self.model_path)) with open(os.path.join(dir_path, 'label.json')) as f:
extract_archive(from_path, to_path): to_path = os.path.join(to_path, os.path.splitext(os.path.basename(from_path))[0]) with open(to_path
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具
extract_archive(from_path, to_path): to_path = os.path.join(to_path, os.path.splitext(os.path.basename(from_path))[0]) with open(to_path
创建AI应用时,默认“可见范围”是“私密”,且“仅自己可见”。创建完成后,支持修改可见范围。 “公开”:表示公开资产,所有用户都可以查看该资产。 当选择公开AI应用,系统会自动提交资产公开申请,审核通过之前资产还是私密状态,审核通过后就会变成公开状态。 “私密”:表示仅部分用户可见。 “仅自己可见”:默认状态,表示仅AI应用创建者可见该资产。
8.0-cp36-cp36m-manylinux1_x86_64.whl 方式二:可以在启动文件添加如下代码安装依赖包: import os os.system('pip install xxx') 方式一在训练作业启动前即可完成相关依赖包的下载与安装,而方式二是运行启动文件过程中进行依赖包的下载与安装。
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本