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准备镜像环境 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
max_model_len 解决方法: 修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokenize
复制有效。 表2 失败相应说明 参数 参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码。调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。调用成功时无此字段。 父主题: OBS管理
save_mode='w', session=None) 示例代码 在保存Pascal VOC的XML文件之前需要先创建包含Pascal VOC信息的对象,包括voc object信息等。保存的时候调用save_xml接口,将session信息传入,即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset
为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一:为数据集创建新的版本 from
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提
instruction:描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input:任务的可选上下文或输入。instruction对应的内容会与input对应的内容拼接后作为指令,即指令为instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提示词
本示例仅用于示意Ascend容器镜像制作流程,且在匹配正确的Ascend驱动/固件版本的专属资源池上运行通过。 准备一台Linux aarch64架构的主机,操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并
String 分页查询的上一页标记,内容为UUID字符串,查询第一页时为空。 since 否 Integer 事件开始时间戳。 until 否 Integer 事件结束时间戳。 type 否 String 事件类型。可选值如下: Normal:正常 Warning:异常 请求参数 无 响应参数
String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name 否 String 表格数据集,DLI队列名。 subnet_id 否 String MRS集群的子网ID。 table_name 否 String
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies policies object 作业支持的策略。 inputs Array
核采样/top_p 设置推理核采样。调整输出文本的多样性,数值越大,生成文本的多样性就越高。 取值范围:0.1~1 默认值:1 top_k 选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 取值范围:1~1000 默认值:20 当操作列的“在线体验”置灰,可能的原因如下: 未领取免费额度且未开通服务。
String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 否 String 要查看哪个工作节点的日志,默认
且隔离的可用区,这些可用区通过延迟低、吞吐量高且冗余性高的网络连接在一起。利用可用区,您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比,可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行
在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换代码。替换文件{work_d
在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换代码。替换文件{work_d
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加,预处理的速度也会提高,但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改,指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
mountPath:容器挂载的路径,且不能为/home,该路径下包含权重文件所在目录。即为权重文件所在目录的父目录。 maxSeqLen:输入长度+输出长度的最大值。推荐默认16384。 nodeIps:节点IP列表,使用“,“分隔。填2个节点IP地址。 nodePwds:各节点的root用户登录密码,使用“
准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像,包括获取镜像地址,了解镜像中包含的各类固件版本,配置物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练和推理的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 基础镜像 swr.cn-southwest-2
物理专属池对应的资源池id。 pool_name 物理专属池对应的资源池name。 logical_pool_id 逻辑子池的id。 logical_pool_name 逻辑子池的name。 gpu_uuid 容器使用的GPU的UUID。 gpu_index 容器使用的GPU的索引。 gpu_type