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LoRA、QLoRA,本文档主要支持全参数(Full)和LoRA。 LoRA(Low-Rank Adaptation): 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全参训练(Full):这种策略主要对整个模型进行微调。这
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
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LoRA,本文档主要支持全参数(Full)和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation): 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
LoRA,本文档主要支持全参数(Full)和LoRA、LoRA+。 LoRA(Low-Rank Adaptation): 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时,通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 LoRA+(Efficient Low Rank Adaptation
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成,按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
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当使用完全自定义镜像创建训练作业时,“启动命令”必须在“/home/ma-user”目录下执行,否则训练作业可能会运行异常。 创建算法 您在本地或使用其他工具开发的算法,支持上传至ModelArts中统一管理。 创建算法的准备工作。 完成数据准备:已在ModelArts中创建可用的
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口。此处以Python接口为例,介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型,更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。