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描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量,不设置offset、limit查询参数时,count与total相同。 services Array of ListServices objects
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
2-11B-Vision-Instruct权重路径 # 指定dataset参数为步骤七:数据集下载与制作中所述custom_dataset_info_demo.json中文件设置的数据集名称:coco2014_train_40k_demo # 修改custom_dataset_info参数路径为${containe
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
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site-packages\pip (python *.*) 在Windows环境中,如果提示“不是内部或外部命令”,请您在“环境变量”中设置“Path”,增加Python和pip的安装路径,具体步骤如下。pip的安装路径一般为Python所在目录的Scripts文件夹。 快捷键
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
step保存一次模型。 注: 专家鉴别器的评估损失应降至约 0.25,Wav2Lip评估同步损失应降至约 0.2,以获得良好的结果。 可以在文件设置其他不太常用的超参数hparams.py,常用超参如下: nepochs 训练总步数 checkpoint_interval Wav2Lip模型保存间隔步数
Server的机器名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线,长度不能超过64位且不能为空。 注意: 订单中的服务器名称会一直保持此处下单购买时设置的名称。后期修改服务器名称后,不会在订单中同步更新。 CPU架构 资源类型的CPU架构,支持X86和ARM。请根据所需规格选择CPU架构,
_6 Step6 监督微调 bash finetune_ds.sh 修改模型权重路径${model_path},保持其余参数一致。脚本参数设置如下: #!/bin/bash GPUS_PER_NODE=8 NNODES=1 NODE_RANK=0 MASTER_ADDR=localhost
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配置Lite Server网络 Server创建后,需要进行网络配置,才可使其与Internet通信,本章节介绍网络配置步骤。网络配置主要分为以下两个场景: 单个弹性公网IP用于单个Server服务器:为单台Server服务器绑定一个弹性公网IP,该Server服务器独享网络资源。
240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理,适配了llava-1.5模型,启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1,需要安装torchvision_npu,可放到镜像制作脚本./AscendCloud/A