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明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。
停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现物体检测
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建议根据业务情况及使用习惯,选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小(小于100MB)或数据文件少(少于100个),建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置,在少量数据上传时,更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多,建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS B
AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的vLLM 0.3.2推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径:Support-E 说明: 如果没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现声音分类
/projects,其中{iam-endpoint}为IAM的终端节点,可以从地区和终端节点处获取。 响应示例如下,例如ModelArts部署的区域为"cn-north-4",响应消息体中查找“name”为"cn-north-4",其中projects下的“id”即为项目ID。 {
停止后会被保留。可以自定义磁盘空间,如果需要存储数据集、模型等大型文件,建议申请规格300GB+。存储支持在线按需扩容。 图2 自定义存储配置 使用Notebook将OBS数据导入云硬盘EVS 打开已创建的Notebook实例,选择Notebook的python-3.9.10,即可编辑Untitled
self.inv_freq.npu() 问题7:使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题,重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中,高精度模式的环境变量是否开启。 问题8:使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错TypeError: 'NoneType'
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型,仅当模型为自动学习部署过来时有值,取值为“auto”。 父主题: 模型管理
th + 'train/') 参数解释: code_dir:必选参数,训练脚本所在的目录。在本地调试的情况下,必须是notebook目录,不能是OBS目录。 boot_file:必选参数,训练启动文件,在code_dir目录下。 obs_path:在多机分布式调测时必选参数,一个
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现文本分类
--width ${width} \ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host:服务部署的IP,${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port:推理服务端口。 --tokenizer:tokenizer路径,HuggingFace的权重路径。
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”,下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 父主题: 使用自动学习实现图像分类
选择资源的续费时长,判断是否勾选“统一到期日”,将资源的到期时间统一到各个月的某一天(详细介绍请参见统一包年/包月资源的到期日)。确认配置费用后单击“去支付”。 进入支付页面,选择支付方式,确认付款,支付订单后即可完成续费。 统一包年/包月资源的到期日 如果您持有多台到期日不
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