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准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard,用户需要购买专属资源池,具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求: 计算规格:用户可参考表2。 硬盘空间:至少200GB。 昇腾资源规格: Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡。
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源,请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 专属资源池驱动检查 登录ModelArts控制台,单击“专属资源池
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配置IAM权限 使用华为云主账号创建一个开发者用户组user_group,将开发者账号加入用户组user_group中。具体操作请参见Step1 创建用户组并加入用户。 创建自定义策略。 使用华为云主账号登录控制台,单击右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入IAM服务。
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
|── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值 |── saved_dir_for_output_lf # 训练输出保存权重,目录结构会自动生成,无需用户创建
|── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值 |── saved_dir_for_output_lf # 训练输出保存权重,目录结构会自动生成,无需用户创建
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
如何将两个数据集合并? 目前不支持直接合并。 但是可以参考如下操作方式,将两个数据集的数据合并在一个数据集中。 例如需将数据集A和数据集B进行合并。 分别将数据集A和数据集B进行发布。 发布后可获得数据集A和数据集B的Manifest文件。可通过数据集的“数据集输出位置”获得此文件。
|── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值 |── saved_dir_for_output_lf # 训练输出保存权重,目录结构会自动生成,无需用户创建
|── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值 |── saved_dir_for_output_lf # 训练输出保存权重,目录结构会自动生成,无需用户创建
|── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径,用户可根据实际自行规划,无需手动创建,此路径对应表1表格中output_dir参数值 |── saved_dir_for_output_lf # 训练输出保存权重,目录结构会自动生成,无需用户创建
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文档导读 本文档指导您如何安装和配置开发环境、如何通过调用ModelArts SDK提供的接口函数进行二次开发。 章节 内容 SDK简介 简要介绍ModelArts SDK的概念。 快速开始 介绍如何使用ModelArts SDK进行二次开发。 (可选)本地服务器安装ModelArts
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导(6.3.911) 主流开源大模型基于Lite
源池之前,您需要先创建一个专属资源池,然后在AI开发过程中选择此专属资源池。 公共资源池:公共资源池提供公共的大规模计算集群,根据用户作业参数分配使用,资源按作业隔离。 用户下发训练作业、部署模型、使用开发环境实例等,均可以使用ModelArts提供的公共资源池完成,按照使用量计费,方便快捷。
以PyTorch框架创建训练作业(新版训练) 本节通过调用一系列API,以训练模型为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 使用PyTorch框架创建训练作业的流程如下: 调用认证鉴权接口获取用户Token,在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调