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Calling可以调用外部工具或服务,例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等,从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通常基于静态数据集训练,不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据,提供更准确、更及时的回答。 提高准确性 在需要精确计算或特定领域知识时,大模型可
自定义数据集 更新代码目录下data/dataset_info.json文件。如使用以下示例数据集则命令如下。关于数据集文件格式及配置,更多样例格式信息请参考data/README_zh.md 的内容。 vim dataset_info.json 新加配置参数如下: "alpaca_gpt4_data":
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装docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。 docker pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-im
peft版本升级到0.12.0 支持的模型列表 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 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
baichuan2-13b 支持的模型列表 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 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
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peft版本升级到0.12.0 支持的模型列表 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 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
装docker。 curl -fsSL get.docker.com -o get-docker.sh sh get-docker.sh 获取基础镜像。本示例以Ubuntu18.04为例。 docker pull ubuntu:18.04 新建文件夹“self-define-im
0-20240529142433 无约束 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。 父主题: Lite Cluster使用前必读
参数类型 描述 error_code String 调用失败时的错误码。调用成功时无此字段。 error_msg String 调用失败时的错误信息。调用成功时无此字段。 父主题: OBS管理
练资源监控章节。 Standard在线服务:用户将模型部署为在线服务后,可以通过监控功能查看该推理服务的CPU、内存或GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计,具体参见查看推理服务详情章节。 方式二:通过AOM查看所有监控指标 ModelArts Standard上报的所有监控
输入,通过benchmark工具进行推理,并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量(余弦相似度和平均相对误差),得到模型转换后的精度偏差信息。使用benchmark进行精度比对的基本流程如下: 将模型输入保存二进制文件。 # 数据读取,预处理 image = img_preprocess(image_path)
可能是亚健康,建议先重启节点,若重启节点后未恢复,发起维修流程。 NT_GPU_SMI_ERROR GPU 其他 nvidia-smi返回信息中包含ERR。 通过nvidia-smi -a查询到ERR!,通常为硬件问题,如电源风扇等问题。 发起维修流程。 NT_GPU_SMI_RUNTIME
csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以使用公开数据集,例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets
csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以使用公开数据集,例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets
当配置完成后,在左侧导航栏选择“云服务监控 > ModelArts”即可查看在线服务的请求情况和资源占用情况,如下图所示。 图4 查看服务的监控指标 当监控信息触发告警时,主题订阅对象将会收到消息通知。 图5 告警消息通知 父主题: Standard推理部署
为模型启动失败。 需要检查两个地方:自定义镜像中的代码开放的端口和创建模型界面上配置的端口。确认两处端口保持一致。模型创建界面如果不填端口信息,则ModelArts会默认监听8080端口,即镜像代码中启用的端口必须是8080。 图2 自定义镜像中的代码开放的端口 图3 创建模型界面上配置的端口
csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以使用公开数据集,例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets