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本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。
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具,使用该工具可以对OBS进行常用的配置管理操作,如创建桶、上传文件/文件夹、下载文件/文件夹、删除文件/文件夹等。 obsutil安装和配置的具体操作指导请参见obsutils快速入门。 操作命令中的AK/SK要替换为用户实际获取的AK/SK,Endpoint可以参考终端节点(Endpoint)和访问域名获取。
44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
DeletePoolV2 更新资源池 PoolV2 UpdatePoolV2 创建网络 NetworksV1 CreateNetworksV1 删除网络 NetworksV1 DeleteNetworksV1 更新网络 NetworksV1 UpdateNetworksV1 父主题: 使用CTS审计ModelArts服务
44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone,请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网,则可以配置代理,增加`--build-arg`参数指定代理地址,可访问公网。 docker build
数据生命周期与训练作业生命周期相同,当训练作业运行结束以后“/cache”目录下面所有内容会被清空,腾出空间,供下一次训练作业使用。因此,可以在训练过程中将数据从OBS复制到“/cache”目录,然后每次从“/cache”目录读取数据,直到训练结束。训练结束以后“/cache”目录的内容会自动被清空。
使用本文档。 Finetune训练使用单机8卡资源。 Lora训练使用单机单卡资源。 Controlnet训练使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1
为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突,而引起作业运行异常或失败,请在定义自定义环境变量时,不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量,也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全,请勿输入敏感信息,例如明文密码。 训练容器中预置的环境变量
image build task timed out”,没有详细构建日志。 图1 模型镜像构建任务超时 原因分析 imagePacker构建镜像有超时时间限制,默认值为30min(各区域可能存在差异)。当模型镜像构建时间太长,构建日志最后未能完成构建任务,构建超时中断,即会出现“Model
标注和采集筛选任务,难例的发现操作是系统自动执行的,无需人工介入,仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可,提升数据管理和标注效率。其次,您可以基于难例的情况,补充类似数据,提升数据集的丰富性,进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中,对难例的管理有如下场景。 智能标注后,确认难例
建议使用pip install --no-cache ** 命令安装,而不是使用pip install **。 加上“--no-cache”参数,可以解决很多此类报错。 父主题: 实例故障
908版本,请参考表1获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。 Finetune训练使用单机8卡资源。 Lora训练使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 软件配套版本 表1
<模型下载路径> 方法三:使用专用多线程下载器 hfd:hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具,基于成熟工具 git+aria2,可以做到稳定下载不断线。 方法四:使用Git clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone
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