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qwen-vl.patch # 使用git apply修改模型相关代码 代码上传至OBS 代码包解压后,在OBS中创建mllm_train目录,并将train/<commit_id>上传至该目录中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代
开通自动续费后,还可以手动续费该专属资源池。手动续费后,自动续费仍然有效,在新的到期时间前的第7天开始扣款。 自动续费的到期前7日自动扣款属于系统默认配置,您也可以根据需要修改此扣款日,如到期前6日、到期前5日等。 更多关于自动续费的规则介绍请参见自动续费规则说明。 前提条件 请确认包年/包月专属资源池还未到期。
confidence Double 置信度,数值类型,范围0<=confidence<=1,表示机器标注的置信度。 creation_time String 创建该标注的时间。是用户写入标注的时间,不是Manifest生成时间。 annotated_by String 标注人。 annotation_format
Abnormal Integer 异常的作业个数。 Terminating Integer 终止中的作业个数。 Creating Integer 创建中的作业个数。 Running Integer 运行中的作业个数。 Completed Integer 已完成的作业个数。 Terminated
开发环境权限 表1 开发环境细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create
mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 (可选)创建新conda环境,安装vllm和opencompass。执行完之后,在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
标注团队名称,名称不能包含!<>=&"',长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述,长度为0-256位,不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String
处理方法 针对原因1,需要在代码中补充如下环境变量。 import os os.environ["NCCL_IB_TC"] = "128" os.environ["NCCL_IB_GID_INDEX"] = "3" os.environ["NCCL_IB_TIMEOUT"] = "22"
return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS)) def _process_input_data(image_processor): # 加载数据集 dataset_path = os.getenv(ENV_AG_DATASET_DIR)
5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务如产生mc2融合算子错误,可参考mc2融合算子报错 创建test-benchmark,该目录存放训练生成的权重文件及训练日志可以多次执行, # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 进入test-benchmark目录执行训练
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
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根据自己实际规划路径修改;如Qwen2-72B。 具体步骤如下: 进入到${workdir}目录下,如:/home/ma-user/ws,创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处,以Qwen2-72B为例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
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在“访问授权”页面,选择需要授权的“授权对象类型”,选择新增委托及其对应的权限“普通用户”,并勾选“我已经详细阅读并同意《ModelArts服务声明》”,然后单击“创建”。 完成配置后,在ModelArts控制台的权限管理列表,可查看到此账号的委托配置信息。 步骤2:订阅模型 “商超商品识别”的模型共享在AI
-v ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
(如CPU规格,GPU规格)由表3 predictor configs结构决定。 部署在线服务Predictor需要线上服务端根据AI引擎创建容器,较耗时;本地Predictor部署较快,最长耗时10s,可用以测试模型,不建议进行模型的工业应用。 当前版本支持部署本地服务Pred