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--output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data)。 --tokenizer-type:tokenizer的类型,可选项有['BertWordPieceLowerCase','BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer'
xdkSAGKVN2jD") print(task_info) # 查询导出任务的详细信息 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 导出任务的任务ID。 父主题: 导出任务管理
export_data("/obs-gaia-test/data/output/export-test/") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String 数据导出的OBS路径。 父主题: 导出任务管理
p7ObRs6LaR") print(version_info) # 打印数据集版本的详情 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 version_id 是 String 数据集版本ID。 父主题: 数据集版本管理
cf522c10a1b") dataset.delete_samples(samples) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 samples 是 List of String 待删除的样本ID列表。 父主题: 样本管理
s/{training_job_id}/tasks/{task_id}/save-image-job 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
为指定模型,如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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 参考Step3
练的精度。 在数据集管理中,对难例的管理有如下场景。 智能标注后,确认难例 将数据集中的数据标注为难例 目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的数据集支持难例发现功能。 智能标注后,确认难例 “智能标注”任务执行过程中,ModelArts将自动识别难例,并完成标注。当智能标注结束
修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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 参考Step3
为指定模型,如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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OpenA
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时,请选择非加密桶进行上传,否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频,至少有2种以上的分类,每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集 数据准备完成后,需要创建相应项目支持的类型的数据集,具体操作请参考创建ModelArts数据集。
为指定模型,如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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 参考Step3
修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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 参考Step3
修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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 参考Step3
如何查看账号ID和IAM用户ID ModelArts AI识别可以单独针对一个标签识别吗? ModelArts如何通过标签实现资源分组管理 为什么资源充足还是在排队? 规格中数字分别代表什么含义? 如何删除预置镜像中不需要的工具
修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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OpenA
修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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OpenA
URI DELETE /v2/{project_id}/algorithms/{algorithm_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。 algorithm_id 是 String
URI DELETE /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id} 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。
修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。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OpenA