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则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
仅“表格”类型数据集支持设置版本格式,支持“CSV”和“CarbonData”两种。 说明: 如果导出的CSV文件中存在以“=”“+”“-”和“@”开头的命令时,为了安全考虑,ModelArts会自动加上Tab键,并对双引号进行转义处理。 “数据切分” 仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例: 1. python ExcelToJson.py --user_id=001 --excel_addr=xxx.xlsx(.csv)
235:20202/jobmng/custom-cpu-base:1.0”。 user_command 否 String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。形式为:“bash /home/work/run_train.sh python /home/work/user-job-dir/app/train
算法的代码启动文件,需要在代码目录下。如:“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否 String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters 否 Array of Parameters objects 算法的运行参数。 inputs 否 Array of
install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本,在install.sh里面自动构建 |──llm_inference # 推理代码包
卡死检测时间。在这段时间内IO无变化则判定为任务卡死。 取值范围:10~720 单位:分钟 默认值:30 “30” 如何查看训练环境变量 在创建训练作业时,“启动命令”输入为“env”,其他参数保持不变。 当训练作业执行完成后,在训练作业详情页面中查看“日志”。日志中即为所有的环境变量信息。 图1 查看日志
ModelArts底层采用容器技术,自定义镜像指的是用户自行制作容器镜像并在ModelArts上运行。自定义镜像功能支持自由文本形式的命令行参数和环境变量,灵活性比较高,便于支持任意计算引擎的作业启动需求。 在制作自定义镜像的时候,可以把ModelArts提供的预置镜像作为基
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的SWR-URL。 user_command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long
算法的代码启动文件,需要在代码目录下。如:“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command 否 String 自定义镜像算法的容器启动命令。 parameters 否 Array of Parameters objects 算法的运行参数。 inputs 否 Array of
责任共担 华为云秉承“将公司对网络和业务安全性保障的责任置于公司的商业利益之上”。针对层出不穷的云安全挑战和无孔不入的云安全威胁与攻击,华为云在遵从法律法规业界标准的基础上,以安全生态圈为护城河,依托华为独有的软硬件优势,构建面向不同区域和行业的完善云服务安全保障体系。 安全性是华为云与您的共同责任,如图1所示。
可省略,示例如下: 1 model.publish_model() 此时模型文件会上传到默认OBS桶以当前时间戳结尾的目录中。该目录会在命令执行后打印出来,示例如下: 1 Successfully upload file /home/ma-user/work/tensorflo
进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name} /bin/bash 启动全量推理实例,命令如下。 export GLOBAL_RANK_TABLE_FILE_PATH=global_ranktable_10.**.**.18.json
NPU对应的接口,请参考昇腾手工迁移文档进行操作。 常见问题 如何检测当前的torch_npu是否正确安装? 您可以使用如下的python命令在对应的运行环境中初步校验torch_npu是否正常安装。 python3 -c "import torch;import torch_npu;print(torch_npu
alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具,具体命令可参考obsutil工具快速使用,将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意:需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证,确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。