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├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B、ChatGLMv4-9B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具
勾选节点名称,选择节点列表上方的“添加/编辑资源标签”或“删除资源标签”,操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中,支持通过节点名称、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。 设置节点列表显示信息 在节点页面中,单击右上角的设置图标,支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 删除/退订/释放节点
勾选节点名称,选择节点列表上方的“添加/编辑资源标签”或“删除资源标签”,操作单个节点或批量操作节点资源标签。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中,支持通过节点名称、IP地址、资源标签等关键字搜索节点。 设置节点列表显示信息 在节点页面中,单击右上角的设置图标,支持对节点列表中显示的信息进行自定义。 删除/退订/释放节点
output:生成的指令的答案。 [ { "instruction": "指令(必填)", "input": "输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", } ] MOSS 指令微调数据:本案例中还支持 MOSS 格式数据,标准的
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n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型,还需要手动修改tokenizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。
数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下: 将原始表格数据(.xlsx)另存。单击“文件>另存为”,选择本地地址后,下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)”单击“保存”,在弹窗中,单击“确定”后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。
s的Notebook开发环境中,调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者,由于本地资源限制,运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器,并且是多人共用,这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用,它预先装好了不同的AI引擎,并
output:生成的指令的答案。 [ { "instruction": "指令(必填)", "input": "输入(选填)", "output": "模型回答(必填)", } ] MOSS 指令微调数据:本案例中还支持 MOSS 格式数据,标准的
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ndSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像(二选一)构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
在ModelArts的Notebook的Jupyterlab可以安装插件吗? Jupyter可以安装插件。 目前jupyter插件多数采用wheel包的形式发布,一次性完成前后端插件的安装,安装时注意使用jupyter服务依赖的环境“/modelarts/authoring/no
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等。 ECS BMS EVS DEW ecs:cloudServers:create ecs:cloudServers:delete ecs:cloudServers:get ecs:cloudServers:start ecs:cloudServers:stop ecs:cloudServers:reboot
ndSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像(二选一)构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;