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ImportTaskStatusResp 参数 参数类型 描述 annotated_sample_count Long 已标注样本数量。 create_time Long 任务创建时间。 data_source DataSource object 数据来源。 dataset_id String 数据集ID。 elapsed_time
ernvl_chat/internvl/model/internlm2/modeling_internlm2.py 步骤七:下载数据集 先创建文件夹用来存放数据集,再下载数据集。 cd ${container_work_dir}/InternVL/internvl_chat mkdir
T_S=600 # PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF优先设置为expandable_segments:True # 如果有涉及虚拟显存相关的报错,可设置为expandable_segments:False export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=e
修改为:transformers==4.44.2 为了避免因使用不同版本的 transformers 库进行训练和推理而导致冲突的问题,建议用户分别为训练和推理过程创建独立的容器环境。 通过运行install.sh脚本,还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install
修改为:transformers==4.44.2 为了避免因使用不同版本的 transformers 库进行训练和推理而导致冲突的问题,建议用户分别为训练和推理过程创建独立的容器环境。 通过运行install.sh脚本,还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install
${container_name} bash Step6 下载权重文件 建议手动下载所需的权重文件,在/home/ma-user/OpenSora1.2/目录下进行操作。 创建文件夹存放不同的权重文件。 cd /home/ma-user/OpenSora1.2/ mkdir weights 下载 OpenSora-VAE-v1
分支需要执行,哪些分支需要跳过,达到分支部分执行的目的,与ConditionStep的使用场景类似,但功能更加强大。当前该能力适用于数据集创建节点、数据集标注节点、数据集导入节点、数据集版本发布节点、作业类型节点、模型注册节点以及服务部署节点。 控制单节点的执行 通过参数配置实现
scripts/install.sh 为了避免因使用不同版本的 transformers 库进行训练和推理而导致冲突的问题,建议用户分别为训练和推理过程创建独立的容器环境。 通过运行install.sh脚本,还会git clone下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码(install
ngface.co/CompVis/stable-diffusion-safety-checker/tree/main 在宿主机当前目录下创建CompVis/stable-diffusion-safety-checker目录,然后下载所有文件,如下图所示。 图1 下载文件 然后将
如果您还不太清楚如何进行标注,可参考数据集详情页面的“标注样例说明”完成标注。 登录ModelArts管理控制台,选择“数据准备 > 数据标注”进入数据标注页。 在“我创建的”或“我参与的”页签下,找到您需要标注的数据集。 单击数据集名称,进入标注详情页。(默认直接进入“未标注”页签)。 在标注详情页右上角单击“标注样例说明”。
导出任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码: 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_time Long 任务创建时间。 error_code String 错误码。 error_msg String 错误信息。 export_format Integer
请求服务器删除指定资源,如删除对象等。 HEAD 请求服务器资源头部。 PATCH 请求服务器更新资源的部分内容。 当资源不存在的时候,PATCH可能会去创建一个新的资源。 在获取用户Token的URI部分,您可以看到其请求方法为“POST”,则其请求为: POST https://iam.cn-north-1
spec_code String 训练作业资源规格。 gpu_type String 资源规格gpu的类型。 create_time Long 训练作业参数创建时间 。 cpu String 资源规格CPU内存。 gpu_num Integer 资源规格gpu的个数。 core String 资源规格的核数。
置好的“起始实体”和“终止实体”之间。 支持设置多个“实体标签”和“关系标签”。一个文本数据中,也可以标注多个“实体标签”和“关系标签” 创建数据集时定义的“实体标签”,不支持删除。 例如,如图1所示,当两个文本都被标注为“地点”,那么针对这两个实体,无法添加本示例中的任意一个关
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”
Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后,在ModelArts Standard中创建训练作业时,设置训练“SFS Turbo”,在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称,并指定“存储位置”和“云上挂载路径”。系统会在
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
*720或1920*1080。 提前准备音频文件audio,支持'wav', 'mp3', 'mp4'格式。 在代码根目录Wav2lip下创建test_wav2lip.sh, 复制以下内容粘贴至test_wav2lip.sh中,参数参照下方说明进行配置。 #!/bin/bash start_time=$(date
odels/InstructBLIP/instruct_blip_vicuna13b_trimmed.pth 在根目录LLaMA-VID下创建model_zoo路径,下载的文件根据以下目录结构进行存放 LLaMA-VID ├── llamavid ├── scripts ├── work_dirs