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一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandl
一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandl
才可以执行打开、停止操作。 一个账户最多创建10个Notebook。 操作步骤如下： 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。单击“注册镜像”，镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR
MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的mllm_train/t
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径下的mllm_train/tr
MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
在浏览器地址栏输入http://<弹性公网IP>:9090，即可打开Prometheus监控浏览页面。单击Graph菜单，在输入框输入任意一个指标名称即可看到Prometheus收集到的指标数据： 父主题： 监控Lite Cluster资源
以执行打开、停止操作。 一个账户最多创建10个Notebook。 创建Notebook实例 注册镜像。登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。单击“注册镜像”，镜像源即为推送到SWR中的镜像。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从
如果您在购买按需计费资源池后变更了规格配置，会产生一个新订单并开始按新配置的价格计费，旧订单自动失效。 如果您在一个小时内变更了规格配置，将会产生多条计费信息。每条计费信息的开始时间和结束时间对应不同配置在该小时内的生效时间。 例如，您在9:00:00购买了一个按需计费的专属资源池，规格为modelarts
、Numpy等；常用的工具软件，例如CUDA、cuDNN等，满足AI开发常用需求。 预置Conda环境：每个预置镜像都会创建一个相对应的Conda环境和一个基础Conda环境python（不包含任何AI引擎），如预置Mindspore所对应的Conda环境如下： 用户可以根据是否
一般为PretrainedFromHF。 --tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的文本数据集，用于预训练。 GeneralPretrainHandl
如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件、自定义数据集，可以忽略此步骤。 未上传训练权重文件，具体参考上传代码和权重文件到工作环境。 使用自定义数据集训练未上传自定义数据集。具体参考上传自定义数据到指定目录章节并更新dataset_info.json 文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 L
mox #下载一个OBS文件夹sub_dir_0，从OBS下载至Notebook mox.file.copy_parallel('obs://bucket_name/sub_dir_0', '/home/ma-user/work/sub_dir_0') #下载一个OBS文件obs_file
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 global-batch-size 128 表示训练中所有机器一个step所
查询时间。除固定查询时间外的其他panel，都会应用该数据查询时间范围。 增加新panel 图8 新增一个panel 单击右上角的'+'图标，即可新增一个panel。 新增一个panel后，即可在其中查询相应的数据。将数据源和资源池进行如下的相应选择，即可应用当前DashBoard的对应配置。
MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
问？ 在同一区域，ModelArts通过OBS的API访问OBS中的文件属于内网通信，不消耗公网流量费。 如果是通过互联网从OBS下载数据到本地，这时候会产生OBS公网流量费。OBS的详细计费说明可以参见计费项。 父主题： API/SDK
是否必选 参数类型 描述 final_annotation 否 Boolean 是否直接导入到最终结果。可选值如下： true：标签导入到已标注（默认值） false：标签导入到待确认，导入到待确认状态目前仅支持的数据集类型为图像分类和物体检测。 label_format 否 LabelFormat
的开发交付不同，在这个过程中，算法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。从项目管理角度上需要增加一个AI项目的工作流程机制管理，流程管理不是一个简单的流水线构建管理，它是一个任务管理体系。 这个工具需要具备以下的能力： 流程分析：沉淀行业样例流水线，帮助
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