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在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取tokenizer文件时,加载的
模型”下,选择未发布的模型,单击模型名称,进入模型详情页。 在模型详情页,单击右侧“发布”,在发布模型页面编辑发布信息后,单击“发布”。 表1 发布模型的参数说明 参数名称 说明 中文名称 模型发布后显示的名称,在创建模型时设置的名称,此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项,根据业务需求选择合适的许可证类型。
上传远端文件至JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持通过远端文件地址下载文件。 要求:远端文件的URL粘贴在浏览器的输入框中时,可以直接下载该文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
镜像”下,选择未发布的镜像,单击镜像名称,进入镜像详情页。 在镜像详情页,单击右侧“发布”,在发布镜像页面编辑发布信息后,单击“发布”。 表1 发布镜像的参数说明 参数名称 说明 中文名称 镜像发布后显示的名称,在创建镜像时设置的名称,此处不可编辑。 描述 必填项,填写资产简介,镜像发布后将显示在镜像页签上,方便用户快速了解资产。
实时推理的部署及使用流程 在创建完模型后,可以将模型部署为一个在线服务。当在线服务的状态处于“运行中”,则表示在线服务已部署成功,部署成功的在线服务,将为用户提供一个可调用的API,此API为标准Restful API。访问在线服务时,您可以根据您的业务需求,分别确认使用何种认证方式、
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意:文件大小不能超过10GB,否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
克隆GitHub开源仓库文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中,支持从GitHub开源仓库Clone文件。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts Upload Fil
上传本地文件至JupyterLab Notebook的JupyterLab中提供了多种方式上传文件。 上传文件要求 对于大小不超过100MB的文件直接上传,并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转,系统先将文件上传O
数据集详情页。 在数据集详情页,单击右侧“发布”,在发布数据集页面编辑发布信息后,单击“发布”。 表1 发布数据集的参数说明 参数名称 说明 中文名称 数据集发布后显示的名称,在创建数据集时设置的名称,此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项,根据业务需求选择合适的许可证类型。
服务及“Notebook”开发环境。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能,您可以在创建资源池时、创建完成后,对资源池支持的作业类型进行编辑(新增或减少)。当前支持的“作业类型”有“训练作业”、“推理服务”和“开发环境”,用户可按需自行选择。 设置某一作业类型后,即可在此专属资
“部署类型”:默认选择“在线服务”。 参数填写完成后,单击“立即创建”。页面自动跳转至AI应用列表页面,等待创建结果,预计2分钟左右。 当AI应用的状态变为“正常”时,表示创建成功。 步骤5:部署为在线服务(CPU) AI应用创建成功后,可将其部署为在线服务,在部署时可使用CPU资源。
管理团队和团队成员 修改成员信息 团队中的成员,当其信息发生变化时,可以编辑其基本情况。 在“团队详情”区域,选择需修改的成员。 在成员所在行的“操作”列,单击“修改”。在弹出的对话框中,修改其“描述”或“角色”。 成员的“邮箱”无法修改,如果需要修改邮箱地址,建议先删除此成员,然后再基于新的邮箱地址添加新成员。
ok环境编辑 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。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的
若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以
ok环境编辑 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。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型
换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详
若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以
换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详
如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 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。
换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置,在下面的指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详