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Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh 步骤二:非sharegpt格式数据集转换(可选) 如果数据集json
Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令,即可安装Eagle。 bash build.sh 步骤二:非sharegpt格式数据集转换(可选) 如果数据集json
文件。 步骤二 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为Yaml文件,启动训练前需修改Yaml配置文件,Yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练阶段类型。
文件。 步骤二 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为Yaml文件,启动训练前需修改Yaml配置文件,Yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练阶段类型。
桶。 检查当前账号具备OBS桶的读写权限(桶ACLs) 进入OBS管理控制台,选择当前自动学习项目使用的OBS桶,单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACL”,检查当前账号是否具备读写权限,如果没有权限,请联系桶的拥有者配置权限。 确保此OBS桶是非加密桶
文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为Yaml文件,启动训练前需修改Yaml配置文件,Yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练策略类型。
/home/mind/run.sh 完成镜像构建后,将镜像注册至华为云容器镜像服务SWR中,用于后续在ModelArts上部署推理服务。 使用适配后的镜像在ModelArts部署在线推理服务。 在obs中创建model目录,并将triton_serving.sh文件和llama_7b文件夹上传至model目录下,如下图所示。
文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为yaml文件,启动训练前需修改yaml配置文件,yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示: 选择指令微调类型
domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名,代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Created”,在响应Header中获取“X-Subject-Token”的值即为Token,如下所示: x-subject-token →MIIZmgYJK
it_op) builder.save() print('Done exporting!') 推理代码(keras接口和tf接口) 在模型代码推理文件customize_service.py中,需要添加一个子类,该子类继承对应模型类型的父类,各模型类型的父类名称和导入语句如
lArts的数据迁移,即当您已在某一区域使用ModelArts完成数据标注,发布后的数据集可从输出路径下获得其对应的Manifest文件。在获取此Manifest文件后,可将此数据集导入其他区域或者其他账号的ModelArts中,导入后的数据已携带标注信息,无需重复标注,提升开发效率。