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json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。
训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。
|── ${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据
表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/alpaca_gpt4_data.json 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT
按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须
按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须
/home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path /home/ma-user/llama-2-7b-awq/ --calib-data /home/ma-user/mit-han-lab/pile-val-backup --group-size 128 --w-bit 4
按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须
按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须
'http://192.168.205.58:31997' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{"a":"a"}' 图7 访问在线服务 创建Python环境，运行Python代码访问在线服务。 def vpc_infer(schema
--zeroshot-frequency 1 \ --report-to tensorboard \ --train-data '/home/ma-user/open_clip/mscoco/{00000..00059}.tar' \ --train-num-samples
/home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path /home/ma-user/llama-2-7b-awq/ --calib-data /home/ma-user/mit-han-lab/pile-val-backup --group-size 128 --w-bit 4
/home/ma-user/llama-2-7b/ --quant-path /home/ma-user/llama-2-7b-awq/ --calib-data /home/ma-user/mit-han-lab/pile-val-backup --group-size 128 --w-bit 4
|── ${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据
ba3ae97b71cbd4c6f17d12dbd bash build.sh cd LLaVA mkdir ./playground/data/LLaVA-Pretrain 下载vicuna-13b-v1.5模型。下载地址：lmsys/vicuna-13b-v1.5 · Hugging
Insufficient quota for data feature tasks. 数据特征任务配额不足 数据特征任务配额不足，请删除不必要的任务 400 ModelArts.4854 Insufficient quota for data feature versions. 数据特征版本配额不
"/v3/auth/tokens" response = requests.post(url, headers=headers, data=json.dumps(body), verify=True) token = (response.headers['X-Subject-Token'])
按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/work/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet 必须
问题分析。 配置以上的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。 报错日志中搜到“Convert graph to om failed”，表示CAN
jpg --2.xml ... 输出说明 图像分类 输出数据的目录结构如下所示。 output_path/ --Data/ ----class1/ # 如果输入数据有标注信息会一并输出，class1为标注类别 ------1
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