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域检查您的OBS桶区域与ModelArts区域是否一致。 请勿开启桶加密,ModelArts不支持加密的OBS桶,会导致ModelArts读取OBS中的数据失败。 在桶列表页面,单击桶名称,进入该桶的概览页面。 单击左侧导航的“对象”,在对象页面单击“新建文件夹”,创建OBS文件夹。具体请参见新建文件夹章节。
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径,枚举值如下: NOTEBOOK:可以通过https协议访问Notebook。 SSH:可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
处理完单一sample 注:labels中用-100填充的地方,表示会被loss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>
处理完单一sample 注:labels中用-100填充的地方,表示会被loss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>
处理完单一sample 注:labels中用-100填充的地方,表示会被loss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>
数据集哈希未完成的异步任务,禁止该操作 401 ModelArts.4750 Error in reading files from OBS. 从obs读取文件错误 检查读取和写入示例失败 401 ModelArts.4804 Failed to create a label task by the member
录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包,默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息,从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息(选填),从配置文件中解析出来。 否 str initial_config
处理完单一sample 注:labels中用-100填充的地方,表示会被loss_mask给mask掉 训练数据构造:在 _filter 函数中会读取 MOSS 数据集的“Human”和“MOSS”字段的文本内容,并将内容中"<|Human|>: "、"<|MOSS|>:"、"<eom>
创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”,TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https://endpoint/v2/{project_id }/trainJob/{training_job_id}/tags/create
tistic 参数 参数类型 描述 job_count Integer 当前实验下的训练作业总个数。 请求示例 创建实验。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/training-experiments { "metadata" :
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags
本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
ata.json.json)按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
py,替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
验收总分。 unchecked_sample_count Integer 未验收的样本数目。 请求示例 查询团队标注验收任务报告 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
0_POC_20251231。 git clone -b br_noncom_MindStudio_8.0.0_POC_20251231 https://gitee.com/ascend/msit.git 进入到msit/msmodelslim的目录;并在进入的msmodelslim目录下,运行安装脚本install
79K-record的JSON格式的OSCAR数据集。 下载数据集。 wget https://huggingface.co/bigscience/misc-test-data/resolve/main/stas/oscar-1GB.jsonl.xz wget https://s3.amazonaws.com/models