检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
通过Function Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
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标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四列,分别是i
配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow高阶能力 父主题: 使用Workflow实现低代码AI开发
查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题: 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
Standard资源监控概述 在ModelArts控制台查看监控指标 在AOM控制台查看ModelArts所有监控指标 使用Grafana查看AOM中的监控指标
Turbo文件系统联动,可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等,再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。
及 llama3,其中llama1、2及chat都填写llama model_name:模型地址 data_path:预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed:生成训练data所使用的seed(此处42为开源训练设定参数) max_length:模型的max_length dtype:为模型dtype
及 llama3,其中llama1、2及chat都填写llama model_name:模型地址 data_path:预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed:生成训练data所使用的seed(此处42为开源训练设定参数) max_length:模型的max_length dtype:为模型dtype
权重。量化后的权重包括原始权重和kvcache的scale系数。 抽取kv-cache量化系数。 该步骤的目的是将步骤1中生成的scale系数提取到单独文件中,供推理时使用。 使用的抽取脚本由vllm社区提供: python3 examples/fp8/extract_scales
及 llama3,其中llama1、2及chat都填写llama model_name:模型地址 data_path:预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed:生成训练data所使用的seed(此处42为开源训练设定参数) max_length:模型的max_length dtype:为模型dtype
"text_output" } ] } "inputs"中"name"为"text_input"的元素代表输入,"data"为具体输入语句,本示例中为"what is machine learning"。 "inputs"中"name"为"max_tokens"的元素代表输出最大
Cluster”,进入“弹性集群 Cluster”页面,选择“Lite 资源池”页签。 在“Lite资源池”页签中,单击创建的Lite Cluster专属资源池,进入资源池详情页面。 图1 资源池详情-基本信息 单击基本信息列中对应的“CCE集群”,进入CCE集群详情页面,在“集群信息”找到“连接信息”。 图2
图像分类:识别图片中物体的类别。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置和类别。 预测分析:对结构化数据做出分类或数值预测。 声音分类:对环境中不同声音进行分类识别。 文本分类:识别一段文本的类别。 使用自动学习功能构建模型的端到端示例,请参见“快速入门>使用自动学习构建模型”。 自动学习流程介绍
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
训练过程读取数据 在ModelArts上训练模型,输入输出数据如何配置? 如何提升训练效率,同时减少与OBS的交互? 大量数据文件,训练过程中读取数据效率低? 使用Moxing时如何定义路径变量? 父主题: Standard训练作业
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)