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计费码。 unit_num Integer 计费卡数。 表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
计费码。 unit_num Integer 计费卡数。 表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量(max_num,为1代表不支持分布式)。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma
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--workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
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├── ... ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时,使用规格名称计费。 billing_params Integer
建议和指导,对您的模型进行进一步的调优)。 针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业,则需要在您的训练代码中添加评估代码,才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前,仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13
启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时,使用规格名称计费。 billing_params Integer
启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时,使用规格名称计费。 billing_params Integer
dataset_type=None, data_sources=None, work_path=None, **kwargs) 根据数据类型创建数据集,用户可以在相同的数据集上创建不同类型的标注任务,如在图像数据集上创建图像分类、物体检测等标注任务。 create_dataset(session,dataset_name=None
/dog_cat_1w obs://${your_obs_buck}/demo/ -f -r OBS支持多种文件上传方式,当文件少于100个时,可以在OBS Console中上传,当文件大于100个时,推荐使用工具,推荐OBS Browser+(win)、obsutil(linux)。上述例子为obsutil使用方法。
self.model = None self.predict = None # label文件可以在这里加载,在后处理函数里使用 # label.txt放在obs和模型包的目录 # with open(os
模型({0})为订阅模型,无法创建新版本 订阅的模型无法创建新版本。 403 ModelArts.3555 Forbidden to access ECS. 无权访问ECS。 对ECS服务进行开通授权后重试。 403 ModelArts.3936 The app-auth API {id} does not
"99250e439b33431081xxxxxxxxxxa885", "workspace_id": "0", "billing_items": [] } 根据响应可以了解Notebook实例详情,其中“status”为“RUNNING”表示Notebook实例创建成功。 调用查询Notebook实例详情