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sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像和Notebook中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像和Notebook中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
解析Manifest文件 解析Manifest文件,支持本地和OBS。如果是OBS,需要Session信息。 manifest.parse_manifest(manifest_path, encoding='utf-8') 示例代码 通过Manifest路径来解析获取Manifest的信息。
pt.conf.d/10periodic”文件: vi /etc/apt/apt.conf.d/10periodic 修改文件以将所有选项设置为“0”: APT::Periodic::Update-Package-Lists "0"; APT::Periodic::Downloa
用户AK-SK认证模式 本模式支持OBS管理、训练管理、模型管理、服务管理模块的鉴权。 示例代码 1 2 from modelarts.session import Session session = Session(access_key='***',secret_key='***'
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”,value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_
ata.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径,且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时,在导出成功后,您可以前往“数据集”列表中,查看到新的数据集。 在“数据集概览页”
作业状态参考 作业状态如表1所示。 表1 作业状态 状态值 作业状态说明 0 JOBSTAT_UNKNOWN,作业状态未知。 1 JOBSTAT_INIT,作业初始化状态。 2 JOBSTAT_IMAGE_CREATING,作业镜像正在创建。 3 JOBSTAT_IMAGE_FAILED,作业镜像创建失败。
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
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
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
推理场景介绍 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite DevServer上使用昇腾计算资源开展常见开源大模型Llama、Qwen、ChatGLM、Yi、Baichuan等推理部署的详细过程。本方案利用适配昇腾平台的大模型推理服务框架vLLM和华为自研昇腾Snt9B硬
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
SDXL&SD1.5 ComfyUI基于Lite Cluster适配NPU推理指导(6.3.906) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复现
ata.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下,您可以在筛选条件区域,添加筛选条件,快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示,您可以设置一个或多个选项进行筛选。 难例集:难例或非难例。 标签:您可以选择全部标签,或者基于您指定的标签,选中其中一个或多个。 样本创建时间:1个
邮箱地址添加新成员。 “角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”,“Team Manager”只能设置为一个人。 删除团队 当已有的团队不再使用,您可以执行删除操作。 在“标注团队”管理页面中,选中需删除的团队,然后单击“删除”。在弹出的对
ata.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
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