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eval_test.py # 启动脚本,建立线程池发送请求,并汇总结果 ├── service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \
Implemented 服务器不支持请求的功能,无法完成请求。 502 Bad Gateway 充当网关或代理的服务器,从远端服务器接收到了一个无效的请求。 503 ServiceUnavailable 被请求的服务无效。 建议直接修改该请求,不要重试该请求。 504 ServerTimeout
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例,执行脚本0_pl_pretrain_13b.sh。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例,执行脚本 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置,必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值,可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值
@modelarts:color 否 String 内置属性:标签展示的颜色,为色彩的16进制代码,默认为空。例如:“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性:物体检测标签的默认形状(物体检测标签专用属性),默认为空。可选值如下: bndbox:矩形。
因APIG(API网关)限制,平台每次请求预测的时间不超过40秒。 前提条件 已经获取用户Token、预测文件的本地路径、在线服务的调用地址和在线服务的输入参数信息。 用户Token的获取请参见获取Token认证。获取Token认证时,由于ModelArts生成的在线服务API不支持domain范围的token,
ModelArts支持云审计的关键操作 公有云平台提供了云审计服务。通过云审计服务,您可以记录与ModelArts相关的操作事件,便于日后的查询、审计和回溯。 前提条件 已开通云审计服务。 数据管理支持审计的关键操作列表 表1 数据管理支持审计的关键操作列表 操作名称 资源类型 事件名称
更新AI应用版本时,边缘服务预测功能不可用? 针对某一部署的边缘服务,如果在更新AI应用版本时,即修改边缘服务,更新其使用的AI应用版本,导致此边缘服务的预测功能暂不可用。 针对此场景,由于更新了AI应用版本,边缘服务将重新部署,处于部署中的边缘服务,则无法使用预测功能。即更新A
在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取toke
在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取toke
在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取toke
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在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.38版本的bug,导致在读取toke
查询团队标注任务成员的进度信息 团队成员查询团队标注任务列表 提交验收任务的样本评审意见 团队标注审核 批量更新团队标注样本的标签 查询标注团队列表 创建标注团队 查询标注团队详情 更新标注团队 删除标注团队 向标注成员发送邮件 查询所有团队的标注成员列表 查询标注团队的成员列表 创建标注团队的成员
参数)或动态benchmark的请求频率(request-rate参数)较高,会触发推理平台的流控,请在ModelArts Standard“在线服务”详情页修改服务流量限制。 同步请求时,平台每次请求预测的时间不能超过60秒。例如输出数据比较大的调用请求(例如输出大于1k),请
在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换代码。替换文件{work_d
在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换代码。替换文件{work_d
在训练开始前,因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化,因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换,不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前,针对falcon-11B模型中的tokenizer文件,需要替换代码。替换文件{work_d
训练tokenizer文件说明 在训练开始前,需要针对模型的tokenizer文件进行修改,不同模型的tokenizer文件修改内容如下,您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 LLama2模型 在当前的软件版本中,由于transformers的版本过高(transformers==4