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json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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ModelArts最佳实践案例列表 在最佳实践文档中,提供了针对多种场景、多种AI引擎的ModelArts案例,方便您通过如下案例快速了解使用ModelArts完成AI开发的流程和操作。 LLM大语言模型训练推理场景 样例 场景 说明 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink
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推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
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SDXL ComfyUI插件基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.904) ComfyUI是一款基于节点工作流的Stable Diffusion操作界面。通过将Stable Diffusion的流程巧妙分解成各个节点,成功实现了工作流的精确定制和可靠复
文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署
with_execution_id 表示创建目录时是否拼接execution_id,默认为“False”。该字段只有在create_dir为True时才支持设置为True。 否 bool 使用示例如下: 实现InputStorage相同的能力 import modelarts.workflow as
在DevServer上部署SD WebUI推理服务 本章节主要介绍如何在ModelArts的DevServer环境上部署Stable Diffusion的WebUI套件,使用NPU卡进行推理。 Step1 准备环境 请参考DevServer资源开通,购买DevServer资源,并
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如果没有给出该字段,则使用者自行决定如何使用该对象。 id 否 此参数为系统导出的样本id,导入时可以不用填写。 annotation 否 如果不设置,则表示未标注对象。annotation值为一个对象列表,详细参数请参见表3。 inference-loc 否 当此文件由推理服务生成时会有该字段,表示推理输出的结果文件位置。
指定每一页展示作业参数的总量,默认为10,“per_page”可选的范围为[1,1000]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引。 如果需要分页,请设置“page”参数值为“1”。 默认“page”参数值为“0”,不支持分页。 请求消息 无。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数
NoDiscount instance_num Integer 当前用户创建的该规格实例的数量。 duration Integer 启动后设置的自动停止时间,单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态,在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”
LLaVA模型基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导(6.3.906) LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型,它结合了视觉编码器和Vicuna,用于通用的视觉和语言理解,实现了令人印象深刻的聊天能力,在科学问答(Science QA)上达到了新的高度。
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