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get("epoch_num"): # cur_epoch_num = int(param_dict["epoch_num"].data.asnumpy()) model = Model(net, loss_fn=ls, optimizer=opt, metrics={'acc'})
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Hb4Fd8BYIxHO5qPCnU6aWsrV1O4JQ?e=guynwu 解压后，存放的目录结构如下： LLaMA-VID ├── data │ ├── LLaMA-VID-Eval │ │ ├── MSVD-QA 步骤9 启动一级流水优化 export TASK_QUEUE_ENABLE=2
保持一致，否则您的算法代码无法获取正确的输入数据。 例如，算法代码中使用argparse解析的data_url作为输入数据的参数，那么创建算法时就需要配置输入数据的参数名称为“data_url”。 描述 输入参数的说明，用户可以自定义描述。 获取方式 输入参数的获取方式，默认使用“超参”，也可以选择“环境变量”。
get("epoch_num"): # cur_epoch_num = int(param_dict["epoch_num"].data.asnumpy()) model = Model(net, loss_fn=ls, optimizer=opt, metrics={'acc'})
scripts/run_standalone_pretrain_ascend.sh 0 1 /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/data/cn-news-128-1f-mind/ 图14 训练进程 查看卡占用情况，如图所示，此时0号卡被占用，说明进程正常启动。 npu-smi
eval_datasets：评测数据集和评测方法，比如ceval_gen、mmlu_gen，不同数据集可以详见opencompass下面data目录。 model_name：评测模型名称，不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchmark_type：作为一个保存log结果中的一个变量名，默认选eval。
eval_datasets：评测数据集和评测方法，比如ceval_gen、mmlu_gen，不同数据集可以详见opencompass下面data目录。 model_name：评测模型名称，不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchmark_type：作为一个保存log结果中的一个变量名，默认选eval。
Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 使用generate_datasets.py脚本生成数据集方法： generate_datasets.py脚本通过指定输入输
eval_datasets：评测数据集和评测方法，比如ceval_gen、mmlu_gen，不同数据集可以详见opencompass下面data目录。 model_name：评测模型名称，不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchmark_type：作为一个保存log结果中的一个变量名，默认选eval。
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Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 使用generate_datasets.py脚本生成数据集方法： generate_datasets.py脚本通过指定输入输
相关介绍参见https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php。 mkdir datasets cd datasets wget https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101/UCF101.rar unrar x UCF101
eval_datasets：评测数据集和评测方法，比如ceval_gen、mmlu_gen，不同数据集可以详见opencompass下面data目录。 model_name：评测模型名称，不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchmark_type：作为一个保存log结果中的一个变量名，默认选eval。
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eval_datasets：评测数据集和评测方法，比如ceval_gen、mmlu_gen，不同数据集可以详见opencompass下面data目录。 model_name：评测模型名称，不需要与启动服务时的模型参数保持一致。 benchmark_type：作为一个保存log结果中的一个变量名，默认选eval。
-H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "/data/nfs/model/llama-2-7b", "temperature": 0, "max_tokens":
【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 【必修改】训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； processed_data_dir /home/ma-user/ws/xxx 已处理好数据路径目录，如有处理完成数据可设置此参数 scirpts_dir /hom
的时候，有足够大的内存（8G以上）以及足够大的硬盘（100G以上）。 docker和linux的文件交互命令如下： docker cp data/ 39c9ceedb1f6:/cache/ 数据准备完成后，启动训练的脚本，查看训练是否能够正常拉起。一般来说，启动脚本为： cd /cache/code/
Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_datasets.py脚本通过指定输入输出
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