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} ] LLama-Factory ShareGPT指令微调数据:ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集,主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织,模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段: conversations:
无约束 OS插件,用于故障检测。 icAgent icagent default CCE默认安装当前适配版本 无约束 CCE基础组件,用于日志和监控。 gpuDriver gpu-driver 515.65.01(推荐) 510.47.03 470.182.03 470.57.02 g
联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。
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可用区 可用区是同一服务区内,电力和网络互相独立的地理区域,一般是一个独立的物理机房,这样可以保证可用区的独立性。是否将资源放在同一可用区内,主要取决于您对容灾能力和网络时延的要求。 如果您的应用需要较高的容灾能力,建议您将资源部署在同一区域的不同可用区内。 如果您的应用要求实例之间
] LLama-Factory ShareGPT 指令微调数据:ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集,主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织,模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段: conversations:
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Turbo文件系统联动,可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等,再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。
Standard推理部署 ModelArts Standard推理服务访问公网方案 端到端运维ModelArts Standard推理服务方案 使用自定义引擎在ModelArts Standard创建模型 使用大模型在ModelArts Standard创建模型部署在线服务 第三方推理框架迁移到ModelArts
常。 如果在linux服务器上运行就有问题,那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常,查看pip list是否包含所需的包,查看容器直接调用的python是否是自己所需要的那个(如果容器镜像装了多个
py --model yolov8n.mindir infer.py是NPU上使用MindSpore Lite推理的样例,与GPU推理代码区别主要参考infer函数,不同业务场景需根据实际情况做相应修改。infer.py文件预置在AscendCloud-CV-6.3.909-xxx.zip软件包中。
Turbo文件系统联动,可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等,再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。
yyyy-mm-dd等)的数据。 如果某一列的取值只有一种,会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练作业中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。
] LLama-Factory ShareGPT 指令微调数据:ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集,主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织,模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段: conversations:
签。 标签删除后,单击页面左上角的项目名称离开标注页面。该图片会重新回到“未标注”页签。 图5 编辑物体检测标签 基于标签修改 在数据标注作业概览页,单击右侧的“标签管理”,进入标签管理页面,标签管理页展示所有标签信息。 图6 标签管理页 修改标签:单击操作列的“修改”按钮,然后
指导步骤中,会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练,可直接编辑对应模型的训练脚本,可编辑参数以及详细介绍如下。以下参数取值主要以llama2-70b预训练为例,请根据实际模型修改。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH
流、实例数、部署超时时间、环境变量、存储挂载等信息。专属资源池部署的服务,同时展示资源池信息。 “历史更新记录”:展示历史模型相关信息。 监控信息 展示当前服务的“资源统计信息”和“模型调用次数统计”。 “资源统计信息”:包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “模型
部署的在线服务状态为告警 问题现象 在部署在线服务时,状态显示为“告警”。 解决方法 使用状态为告警的服务进行预测,可能存在预测失败的风险,请从以下4个角度进行排查,并重新部署。 后台预测请求过多。 如果您使用API接口进行预测,请检查是否预测请求过多。大量的预测请求会导致部署的在线服务进入告警状态。
pool参数说明 参数 参数类型 描述 id String 资源池ID。 name String 资源池名称。 type String 资源池类型。主要区分类型:USER_DEFINED,表明为专属资源池。 owner Object 当“type”为“USER_DEFINED”时是必选项。如表10所示。