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加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain, sft, lora]。
方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。
方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。
18.04安装NVIDIA 470+CUDA 11.4 GP Vnt1裸金属服务器Ubuntu18.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 GP Ant8裸金属服务器Ubuntu 20.04安装NVIDIA 515+CUDA 11.7 安装NVIDIA驱动 打开NVIDIA官方网站
方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。
方法二:huggingface-cli:huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。具体步骤可参考:HF-Mirror中的使用教程。
加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。
加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。
加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤,用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true,则会进行模型训练;如果设置为false,则不会进行模型训练。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤,用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true,则会进行模型训练;如果设置为false,则不会进行模型训练。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤,用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true,则会进行模型训练;如果设置为false,则不会进行模型训练。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。
加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力,只需上传数据,通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署
历史待下线案例 使用AI Gallery的订阅算法实现花卉识别 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(Pytorch+CPU/GPU) 示例:从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练(MPI+CPU/GPU) 使用ModelArts Standard一键完成商超商品识别模型部署
一般性问题 什么是ModelArts ModelArts与其他服务的关系 ModelArts与DLS服务的区别? 如何购买或开通ModelArts? 支持哪些型号的Ascend芯片? 如何获取访问密钥? 如何上传数据至OBS? 提示“上传的AK/SK不可用”,如何解决? 使用ModelArts