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件方便用户根据自己实际需求进行修改。 权重文件支持以下组合方式，用户根据自己实际要求选择： 训练stage 不加载权重 增量训练：加载权重，不加载优化器 断点续训：加载权重+优化器 sft、dpo model_name_or_path=xxx train_from_scratch=true
决定后续的执行流程。主要应用场景如下： 可以用于需要根据不同的输入值来决定后续执行流程的场景。例如：需要根据训练节点输出的精度信息来决定是重新训练还是进行模型的注册操作时可以使用该节点来实现流程的控制。 属性总览 您可以使用ConditionStep来构建条件节点，ConditionStep结构如下：
理功能，是一种应用性能调优手段，在大部分场景下可以提升应用性能。但是清除缓存也可能会导致容器启动失败或系统性能暂时下降（因为系统需要重新从磁盘加载数据到内存中）。关闭表示不启用缓存清理功能。 大页内存：开启表示配置使用透明大页功能。大页内存是一种内存管理机制，可以通过增大内存页的
人工标注文本数据 由于模型训练过程需要大量有标签的数据，因此在模型训练之前需对没有标签的文本添加标签。您也可以对已标注文本进行修改、删除和重新标注。 针对文本分类场景，是对文本的内容按照标签进行分类处理，开始标注前，您需要了解： 文本标注支持多标签，即一个标注对象可添加多个标签。
标签的音频添加标签。通过ModelArts您可对音频进行一键式批量添加标签，快速完成对音频的标注操作，也可以对已标注音频修改或删除标签进行重新标注。音频标注涉及到的标注标签和声音内容只支持中文和英文，不支持小语种。 声音分类是对声音进行分类。语音内容是对语音内容进行标注。语音分割是对语音进行分段标注。
如果有预处理，后处理，对应的模型是什么（例如后处理的超分模型）。 - Lora/TextInversion 是否有动态加载Lora的需求，可否接受把Lora固定到模型内。 是否使用了TextInversion，是否需要动态加载。 - 动态shape 是否可接受分档shape（固定n个挡位的shape）。 - 模型变更频率
DistributedSampler from sklearn.metrics import accuracy_score 定义加载数据的方法和随机数，由于加载数据部分代码较多，此处省略 def setup_seed(seed): torch.manual_seed(seed)
“false”加载中断时最新保存训练权重继续训练，开启【故障快恢】。如需指定可设置resume_from_checkpoint参数。默认为true resume_from_checkpoint {output_dir}/checkpoint-xx 【断点续训】加载训练中断时某个c
访问界面，页面工作流示例如下图所示。 加载SD3.5workflow文件。单击“Load”，选择下载好的SD3.5M_example_workflow.json或者SD3.5L_example_workflow.json。 选择diffusion model ，如下图。 如果加载的是SD3.5M_example_workflow
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是
订阅算法不支持另存为算法。 重建训练作业 当对创建的训练作业不满意时，您可以单击操作列的重建，重新创建训练作业。在重创训练作业页面，会自动填入上一次训练作业设置的参数，您仅需在原来的基础上进行修改即可重新创建训练作业。 停止训练作业 在训练作业列表中，针对“创建中”、“等待中”、“运行中”
标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张，否则会导致数据集校验环节不通过，影响您的模型训练。 项目创建完成后，将会自动跳转至自动学
如果有预处理，后处理，对应的模型是什么（例如后处理的超分模型）。 - Lora/TextInversion 是否有动态加载Lora的需求，可否接受把Lora固定到模型内。 是否使用了TextInversion，是否需要动态加载。 - 动态shape 是否可接受分档shape（固定n个挡位的shape）。 - 模型变更频率
状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。
需对没有标签的图片添加标签。您可以通过手工标注或智能一键标注的方式添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 针对图像分类场景，开始标注前，您需要了解： 图片标注支持多标签，即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划
# 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件
quantization是量化参数，使用非量化权重，去掉quantization参数；如果使用awq、smoothquant或者gptq加载的量化权重，根据量化方式选择对应参数，可选awq，smoothquant，gptq。 model：模型启动模式，可选vllm，openai
quantization是量化参数，使用非量化权重，去掉quantization参数；如果使用awq、smoothquant或者gptq加载的量化权重，根据量化方式选择对应参数，可选awq，smoothquant，gptq。 model：模型启动模式，可选vllm，openai
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出现该问题的可能原因如下： 因为安全性问题，ModelArts内部训练机器不能访问外网。 处理方法 将pretrained改成false，提前下载好预训练模型，加载下载好的预训练模型位置即可，可参考如下代码。 import torch import torchvision.models as models
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