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/v2/{project_id}/workforces/{workforce_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。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 无 响应参数 状态码:
范围。当前针对常见的开源LLM/AIGC等领域的开源模型,ModelArts已经提供了迁移好的开箱即用模型,且保证了较优的精度和性能。如果用户业务同样使用这些开源模型,建议直接使用ModelArts提供的模型运行指导,其余场景再考虑使用本指导自行迁移和调优。 迁移流程 模型迁移主
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚
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。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。 --epochs:测试轮数,默认取值为5
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚
_filter方法,然后在数据预处理的参数里指定自己的handler名称即可 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚
earch-parameter-analysis 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 无 响应参数 状态码:
路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 parameter_name 是 String 搜索参数名称 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。
示例,latest_checkpointed_iteration.txt文件内容:20 同时开启故障快恢和断点续训时需满足以下条件: 如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则训练过程的权重保存路径${output_dir
n"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenAI接口或vLLM接口启动推理服务时添加如下参数: --kv-cache-dtype int8 #只支持int8,表示kvint8量化 --qua
to("cpu") quantized_model.save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 步骤二:启动量化服务 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件,bits必须设置为8,指定量化为i
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数
示例,latest_checkpointed_iteration.txt文件内容:20 同时开启故障快恢和断点续训时需满足以下条件: 如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则训练过程的权重保存路径${output_dir
示例,latest_checkpointed_iteration.txt文件内容:20 同时开启故障快恢和断点续训时需满足以下条件: 如果用户指定${user_converted_ckpt_path} 因故障快恢读取权重的优先级最高则训练过程的权重保存路径${output_dir