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训练tokenizer文件说明 在训练开始前,有些模型需要对模型的tokenizer文件,或者模型的配置文件进行修改,具体的修改如下: Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py: # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA
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。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.3
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。 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的
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
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
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。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.3
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。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.3
各个模型训练前文件替换 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
本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以使用公开数据集,例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一:使用公开数据集 ShareGPT下载地址:
型和标杆数据的精度差异比较大,可以使用fp32精度模式提升模型的精度(精度模式并不总是需要使用fp32,因为相对于fp16,fp32的性能较差。因此,通常只在检测到某个模型精度存在问题时,才会考虑是否使用fp32进行尝试)。使用fp32精度模式的配置文件如下: 配置文件: # config
获取账号名和账号ID 在调用接口的时候,部分请求中需要填入账号名(domain name)和账号ID(domain_id)。获取步骤如下: 注册并登录管理控制台。 鼠标移动至用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 在“API凭证”页面的查看“账号名”和“账号ID”。 图1 获取账号名和ID 父主题:
在使用专属资源池时(如资源扩缩容、创建VPC、创建VPC-子网、打通VPC),如果提示相关资源配额受限,请提交工单处理。 创建失败/变更失败 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”,进入“弹性集群 Cluster”页面。 您可以通过单击“购买A
自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径? 如果容器中的文件实际路径不清楚,可以使用Python获取当前文件路径的方法获取。 os.getcwd() #获取文件当前工作目录路径(绝对路径) os.path.realpath(__ file __) #获得文件所在的路径(绝对路径) 也
根据不同需求调整行为。 任务管理界面:提供用户友好的界面,便于查看、添加和删除定时任务。 任务执行记录:记录每次执行任务的状态和输出,方便后续查看和调试。 操作步骤 打开ModelArts Notebook。 选中Notebook文件(ipynb文件),创建定时任务。 图1 打开Notebook
CLI配置工具下载文件。 获取待下载的文件名 在AI Gallery页面的资产详情页,如果是模型资产,则选择“模型文件”页签,如果是数据集资产,则选择“文件版本”页签,获取“文件名称”。 下载单个文件 在服务器执行如下命令,可以从AI Gallery仓库下载单个文件到服务器的缓存目录下。
请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大,训练代码目录在训练作业启动后会下载至后台,可能会有下载失败的风险。建议训练代码目录大小小于或等于50MB。 代码目录路径中的启动文件 代码目录路径中的启动文件作为训练启动的入口,当前只支持python格式。预置框架启动文件的启动流程
由于OBS允许同名的文件和文件夹(Unix操作系统不允许),如果存在同名的文件和文件夹,例如“obs://bucket_name/sub_dir_0/abc”,当调用mox.file.exists时,不论abc是文件还是文件夹,都会返回True。 判断一个OBS路径是否为文件夹,如果是则返回True,否则返回False。
在ModelArts训练代码中,如何获取依赖文件所在的路径? 由于用户本地开发的代码需要上传至ModelArts后台,训练代码中涉及到依赖文件的路径时,用户设置有误的场景较多。因此推荐通用的解决方案:使用os接口得到依赖文件的绝对路径,避免报错。 以下示例展示如何通过os接口获得其他文件夹下的依赖文件路径。 文件目录结构:
--inputShape="input_ids:1,77" 在配置文件中指定输入shape。 配置文件中通过“[ascend_context]”配置项指定input_shape,格式与命令行一致,多个输入,需要使用“;”隔开。然后在命令行中通过--configFile指定对应的配置文件路径即可。 # text_encoder
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。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时,由于transformer 4.3