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zer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B
zer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B
各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换
er文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B
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er文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B
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各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换
各个模型训练前文件替换 在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换
er文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B
zer文件,需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B
Object 用户信息,如表27所示。 repository Object Git仓库信息,如表28所示。该字段不支持使用,在调用接口时会自动返回。 表6 profile字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 id String 配置ID。 name String 配置名称。 description
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), # JobStep的输入在运行时配置;data字段也可使用data=wf
ider”类型的表单。如图19所示。每新增一个字段,会分别在代码和表单区域中增加对应的变量,修改表单区域的值也会同时修改代码变量值。 说明: 创建dropdown类型的表单时,“ADD Item”至少创建2项。如图20所示。 表单字段类型为“dropdown”时,支持的变量类型为“raw”和“string”。
DELETING:正在删除。 DELETE_FAILED:删除失败。 status_info String 状态描述,默认为空。该字段会补充显示状态的详细信息。如删除失败时,可通过该字段查看删除失败的原因。 状态码: 400 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 状态码:
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=dataset), # JobStep的输入在运行时配置;data字段也可使用wf.data
使用MoXing时,如何进行增量训练? 在使用MoXing构建模型时,如果您对前一次训练结果不满意,可以在更改部分数据和标注信息后,进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后,您可以在“mox.run”中,修改“log_dir”参数,并新增“checkpoint_path”参数
AI应用的端口没有配置,默认为8080,如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号,需要在部署AI应用时,配置对应的端口号,使新的AI应用重新部署服务。 如何修改默认端口号,请参考使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口。 父主题: 服务部署
Object 用户信息,如表27所示。 repository Object Git仓库信息,如表28所示。该字段不支持使用,在调用接口时会自动返回。 表12 profile字段数据结构说明 参数 参数类型 说明 id String 配置ID。 name String 配置名称。 description