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"modelarts:notebook:create" ], modelarts:sfsId SFS Turbo的ID,在SFS Turbo详情页查看。支持填写多个ID,例如: "modelarts:sfsId": [ "0e51c7d5-d90e-475a-b5d0-ecf896da3b0d"
Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String 镜像名称,长度限制512个字符,支持小写字母、数字、中划线、下划线和点。 namespace String 镜像所属组织,可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 origin String 指
在“文本分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后,您可以单击文本分类节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall:召回率
--max-out-len:模型的最大输出长度。 --hf-num-gpus:需要使用的卡数。 --batch-size:推理每次处理的输入数目。 -w:存放输出结果的目录。 查看精度测试结果。 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{mo
数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练,包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch
管理工作空间配额 工作空间创建成功后,可以查看配额信息或修改配额值。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中,选择“工作空间”进入工作空间列表。 在工作空间列表,单击操作列的“配额管理”进入工作空间详情页。 在配额信息页面可以查看工作空间设置的配额值、已用的配额、最后修改时间等配额信息。
在弹出的“添加团队”对话框中,填写团队“名称”和“描述”,然后单击“确定”。完成标注团队的添加。 团队添加完成后,“标注团队”管理页面呈现新添加的团队,在页面右侧区域,可以查看团队详情。新添加的团队,其成员列表为空,请参考添加成员操作,为您的团队添加成员。 添加成员 在ModelArts管理控制台左侧导航栏中,选
在“图像分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。 训练完成后,您可以单击“图像分类”节点上方的按钮,查看相关指标信息,如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明
01等以0开头的版本号形式。 否 str、Placeholder runtime 模型运行时环境,runtime可选值与model_type相同。 否 str、Placeholder description 模型备注信息,1-100位长度,不能包含&!'"<>= 否 str execution_code
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
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1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
${dockerfile_image_name}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<
线配置,默认基线配置样例如下: --o <output_dir>: <可选>任务完成输出excel表格路径,默认为"./"当前所在路径。 查看性能结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格: 性能结果LLaMAFactory_train_perfo
ard”属性中数据信息。 图1 导入manifest文件 导入成功后,数据将自动同步到数据集中。您可以在“数据集”页面,单击数据集的名称,查看详细数据,并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注:仅导入标注对象(指待
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
1”,以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 NPU卡编号可以通过命令npu-smi info查询。 执行权重转换。 cd autosmoothquant/examples/ python smoothquant_model.py --model-path
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${dockerfile_image_name}:在step5中,使用Dockerfile创建的新镜像名称。 <镜像仓库地址>:可在SWR控制台上查询,容器镜像服务中登录指令末尾的域名即为镜像仓库地址。 <组织名称>:前面步骤中自己创建的组织名称。示例:ma-group <镜像名称>:<