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自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
示为“已订阅”。 从模型详情页进入ModelArts控制台的订阅列表。 在模型详情页，单击“前往控制台”。在弹出的“选择云服务区域”页面选择ModelArts所在的云服务区域，单击“确定”跳转至ModelArts控制台的“模型管理 > 订阅模型”页面。 图1 前往控制台 在“订阅
服务升级关系着业务实现，不当的升级操作会导致升级期间业务中断的情况，请谨慎操作。 ModelArts支持部分场景下在线服务进行无损滚动升级。按要求进行升级前准备，做好验证，即可实现业务不中断的无损升级。 表1 支持无损滚动升级的场景 创建模型的元模型来源 服务使用的是公共资源池 服务使用的是专属资源池
离线训练安装包准备说明 申请的模型软件包一般依赖连通网络的环境。若用户的机器或资源池无法连通网络，并无法git clone下载代码、安装python依赖包的情况下，用户则需要找到已联网的机器（本章节以Linux系统机器为例）提前下载资源，以实现离线安装。用户可遵循以下步骤操作。 步骤一：资源下载
进入某条运行中的工作流，单击右上角的“停止”按钮，出现停止Workflow询问弹窗，单击确定。 只有处于“运行中”状态的工作流，才会出现“停止”按钮。 停止Workflow后，关联的训练作业和在线服务也会停止。 复制Workflow 某条工作流，目前只能存在一个正在运行的实例，如果用
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提
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本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。
ModelArts作为顶层服务，其部分功能依赖于其他服务的访问权限。本章节主要介绍对于IAM子账号使用ModelArts时，如何根据需要开通的功能配置子账号相应权限。 权限列表 子账号的权限，由主用户来控制，主用户通过IAM的权限配置功能设置用户组的权限，从而控制用户组内的子账号的权限。此处的授权列表均按照Mode
限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作，只是授权范围不同。不同业务场景下的授权范围请参考权限依赖和委托章节。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限，请参见配置基础操作权限。
权操作。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限，请参见配置基础操作权限。 如果您需要对用户使用OBS和ModelArts的权限进行精细化管理，进行自定义策
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本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。
如，图像分类、物体检测等等。不同的项目对数据的要求，使用的AI开发手段也是不一样的。 准备数据 数据准备主要是指收集和预处理数据的过程。 按照确定的分析目的，有目的性的收集、整合相关数据，数据准备是AI开发的一个基础。此时最重要的是保证获取数据的真实可靠性。而事实上，不能一次性将
要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以异步方式导出到关联的OBS对象存储
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 DevServer驱动版本要求23.0.5 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址
911软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.911-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.911 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信
支持FP16和BF16数据类型推理。 DevServer驱动版本要求23.0.5。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 如果使用DevServer资源，请参考DevSe
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