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原因是通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤进行评测。
原因是通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。
考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 场景二：基于Notebook提供的预置镜像或第三方镜像，借助ModelArts命令行工具(ma-cli镜像构建命令介绍)制作和注册镜像，构建一个面向AI开发的自定义镜像。此场景Notebook作为制作镜像的平台。具体案例参考在
ue 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Dee
情况。建议优化数据读取和数据增强的性能，例如将数据读取并行化，或者使用NVIDIA Data Loading Library（DALI）等工具提高数据增强的速度。 模型保存不要太频繁：模型保存操作一般会阻塞训练，如果模型较大，并且较频繁地进行保存，就会影响GPU/NPU利用率。同
一个工作流同时运行多次，可以使用复制工作流的功能。单击列表页的操作栏“更多”，选择“复制”，出现复制Workflow弹窗，新名称会自动生成（生成规则：原工作流名称 + '_copy'）。 用户也可以自行修改新工作流名称，但会有校验规则验证新名称是否符合要求。 新的Workflow
表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps:
表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps:
name判断的哪个节点是worker。下发的训练作业是一个volcano job，里边会有两个task：一个是ps、一个是worker。两个task的启动命令不同，会自动生成超参--task_name，ps的--task_name=ps，worker的 --task_name=worker。 父主题： 功能咨询
Standard自动学习Standard Workflow 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 Standard AI全流程开发 数据管理
资源池的创建、续费、退订等与计费相关的功能。 CCE cce:cluster:list cce:cluster:get 获取CCE集群列表、集群详情、集群证书等信息。 KMS kms:cmk:list kms:cmk:getMaterial 获取用户创建的密钥对列表信息。 AOM aom:metric:get
bash Step4 安装依赖和软件包 从github拉取MiniCPM-V代码。 cd /home/ma-user git clone https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V.git cd /home/ma-user/MiniCPM-V git checkout
的效果是否满足要求，通过对比原始onnx pipeline的最终输出结果确认迁移效果。如果精度和性能都没有问题，则代表迁移完成。 对比图片生成效果 在CPU上推理onnx，将原始onnx和适配完成的MindSpore Lite pipeline输出的结果图片进行对比，在这里保证输
http://images.cocodataset.org/zips/train2014.zip && unzip train2014.zip wget https://github.com/OpenGVLab/InternVL/releases/download/data/coco_karpathy_train_567k
理。 设置模型的参数，如图13所示。 元模型来源：从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径：单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口：选择HTTPS。 host：设置为8443。 部署类型：选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义，单击“保存”生效。apis定义中指定输入为文件，具体内容参见下面代码样例。
即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。
为多行的json对象。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成，其文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便，ModelArts数据标注功能生成的文件名由如下字符串组成：“DatasetName-VersionName
接成/home/ma-user/），导致数据占满系统目录。系统目录仅支持系统功能基本运行，无法支持大数据存储。 部分训练任务会在训练过程中生成checkpoint文件，并进行更新。如更新过程中，未删除历史的checkpoint文件，会导致/cache目录逐步被用完。 实际存储空间足够，却依旧报错“No
功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。
功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。
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