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model_args:标志向模型构造函数提供额外参数,比如指定运行模型的数据类型; vllm_path是模型权重路径; max_model_len是最大模型长度,默认设置为4096; gpu_memory_utilization是gpu利用率,如果模型出现oom报错,调小参数; tensor_parallel_size是使用的卡数;
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
911版本仅是使用run_type来指定训练的类型,只能区分预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段,全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略,以及和llama-factory对齐,6.3.912版本调整以下参数: 新增STAGE,表示训练的阶段,可以选择的参数包括:
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
2-11B-Vision-Instruct权重路径 # 指定dataset参数为步骤七:数据集下载与制作中所述custom_dataset_info_demo.json中文件设置的数据集名称:coco2014_train_40k_demo # 修改custom_dataset_info参数路径为${containe
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
执行的时长。 events 否 Array of strings 执行的事件。 labels 否 Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
String 模型来源的类型,当前仅可取值auto,用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能);用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六:预测分析 运行完成
是否自动停止:为了避免资源浪费,建议您打开该开关,根据您的需求,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六:预测分析 运行完成
行指定。 运行完后,会生成推理所需镜像。 多模态场景下,如果推理需要使用NPU加速图片预处理(仅适配了llava-1.5模型),启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
单击“添加授权”。在“访问授权”页面,在“授权对象类型”下面选择“IAM子用户”,“授权对象”选择开发者的账号,“委托选择”选择“新增委托”,“委托名称”设置为“ma_agency_develop_user”,“权限配置”选择“自定义”,“权限名称”勾选“OBS Administrator”。开
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
“保存路径”:即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。 查看任务历史 当您导出数据后,可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中,单击右上角“任务历史
是否自动停止:为避免资源浪费,建议打开自动停止开关,根据您的实际需要,选择自动停止时间,也可以自定义自动停止的时间。 图3 选择计算节点规格 图4 设置自动停止 参数填写完毕之后,单击运行状况右边的“继续运行”,单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤五:预测分析 运行完成
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
流,节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项: Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时,均需要设置默认值,或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称:当该名称的工作流不存在时,则创建新工作流并创建新执行;当该
session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 offset 否 Integer 查询作业的偏移量,最小为0。例如设置为1,则表示从第二条开始查。 limit 否 Integer 查询作业的限制量。最小为1,最大为50。 sort_by 否 String