检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
pp_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id不需填写。 parameter
“train_params.json” 必选文件,训练参数文件,定义了模型训练的必要参数,例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求
数,即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的模型来源: 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法,其输入输出参数由ModelArts官方定义,请直接参考“调用指南”中的说明,并在预测页签中输入对应的JSON文本或文件进行服务测试。 如
写作业信息,创建方式参考表1,其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式 参数名称 说明 创建方式 必选,选择“自定义算法”。 启动方式 必选,选择“预置框架”,并选择训练作业要使用的预置框架引擎和引擎版本,引擎版本选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。
件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
nizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
修复Standard专属资源池故障节点 Standard专属资源池支持对故障节点进行修复操作,目前提供了替换节点、高可用冗余节点、重置节点和重启节点等方式。华为云技术支持在故障定位和性能诊断时,部分运维操作需要用户授权才可进行,本章节同时也介绍了如何进行授权操作。 故障节点处理方式
“train_params.json” 必选文件,训练参数文件,定义了模型训练的必要参数,例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求
智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注,降低人工标注量,帮助用户找到难例。 算法类型 针对“图像分类”类型的数据集,您需要选择以下参数。 “快速型”:仅使用已标注的样本进行训练。 “精准型”:会额外使用未标注的样本做半监督训练,使得模型精度更高。
nizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
nizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
nizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
nizer文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
文件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入:
件,具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 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,以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时,训练作业启动命令中输入: