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如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/data
project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/data
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/data
使用AI Gallery SDK构建自定义模型 AI Gallery的Transformers库支持部分开源的模型结构框架,并对昇腾系列显卡进行了训练/推理性能优化,可以做到开箱即用。如果你有自己从头进行预训练的模型,AI Gallery也支持使用SDK构建自定义模型接入AI Gallery。
/worker-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数,取值范围[1
],列表中元素model_instance对象即为本章节描述的模型管理,可调用模型接口。 支持按照检索参数查询模型列表,返回满足检索条件的模型list,检索参数如表1所示。 在查询列表时,返回list的同时,会打印模型列表的详细信息,如表2和表3所示。 当前支持最大获取150个模型对象。 表1 查询检索参数说明
p_2、model_step_2。 通过获取JobStep输出的相关metric指标信息实现 from modelarts import workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象,对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.St
Server)是一种可随时自助获取、可弹性伸缩的云服务器,可帮助您打造可靠、安全、灵活、高效的应用环境,确保服务持久稳定运行,提升运维效率。 os-node-agent ModelArts Lite k8s Cluster节点默认会安装os-node-agent插件,用于对节点进行管理,例如:
PyTorch pytorch_2.1.0 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.905-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名的实际时间为准。 获取路径:Support-E 如果没有软件
lArts的操作权限。 您也可以尝试其他功能,例如“训练管理>训练作业”等,如能正常打开创建页面,即可正常使用ModelArts。 验证OBS权限。 在左上角的服务列表中,选择OBS服务,进入OBS管理控制台。 在OBS管理控制台,单击右上角的“创建桶”,如果能正常打开页面,表示当前用户具备OBS的操作权限。
机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 父主题:
html。 Step2 权重格式离线转换(可选) AutoAWQ量化完成后,使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包,在线转换会增加启动时间,可以提前对权重进行转换以减少启动时间,转换步骤如下: 进入llm_tools/AutoAWQ代码目录下执行以下脚本:
algorithm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数
定义包。 customize_service.py依赖的其他文件可以直接放model目录下,需要采用绝对路径方式访问。绝对路径获取请参考绝对路径如何获取。 ModelArts针对多种引擎提供了样例及其示例代码,您可以参考样例编写您的配置文件和推理代码,详情请参见ModelArts
文档更新内容 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容: 文档中新增对Qwen2.5的适配(包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B),支持sft、lora、预训练。 文档中新增对Llama3.2的适配(包括1B和3B),支持sft、lora、预训练。 代
文档更新内容 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容: 文档中新增对Qwen2.5的适配(包括0.5B、7B, 14B, 32B, and 72B),支持sft、lora、预训练。 文档中新增对Llama3.2的适配(包括1B和3B),支持sft、lora、预训练。 代
odepool_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String 节点池名称。 请求参数
rs进行推理,因为没有框架的优化,执行时间最长。另一方面,由于是使用transformers推理,结果也是最稳定的。对单卡运行的模型比较友好,算力利用率比较高。对多卡运行的推理,缺少负载均衡,利用率低。 在昇腾卡上执行时,需要在 opencompass/opencompass/runners/local
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 version_id 是 String 数据集版本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数