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accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数,并且创建一个数据集用于校准量化的权重,以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参考准备数据(可选)配置dataset_info.json文件,并将数据集存放于dataset_info.json同目录下。
享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 父主题: 准备工作
rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像):mllm_demo,identity 【可选】 注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用自定义数据则需配置dataset_info.json文件,并将数据集存放于dataset_info.json同目录下,详情可参考自定义数据。 dataset_dir
会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹models。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构,此处以Qwen/Qwen-VL-Chat为例:
会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹models。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构,此处以Qwen/Qwen-VL-Chat为例:
String 输入数据的名称,支持1到64位只包含英文、数字、下划线(_)和中划线(-)的字符。 type String 输入项类型。枚举值如下: dataset:数据集 obs:OBS data_selector:数据选择 data Object 输入项数据。 value Object
不同AI引擎的Notebook,打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同,图3仅作为示例,请以实际控制台为准。 准备训练数据和代码文件,上传到JupyterLab中。具体参见上传本地文件至JupyterLab。 图4 文件上传按钮 在左侧导航双击打开上传的代码文
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
256,2048",服务会在启动时测算这些输入长度数据的执行时间,该数量会影响服务启动时间,建议不超过10个 --profile-out-len:profiling的输出长度,默认"4,16,64,128",服务会在启动时测算这些输出长度数据的执行时间,该数量会影响服务启动时间,建议不超过5个
type="float", #指标的数据类型,取值范围只能是"int"或"float"。 unit="ms", #数据的单位。长度不超过32个字符,此处举例为ms value=135.572 #指标数据的值。取值范围有效的数值类型。最小值0
例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件,数据集要求说明,定义了模型训练时对数据集的要求,会显示在微调工作流的“准备数据”页面。 自定义镜像规范(推理) 当托管自定义镜像到AI Gallery时,如果镜像要支持AI Gal
享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址
智能边缘平台(Intelligent EdgeFabric)通过纳管您的边缘节点,提供将云上应用延伸到边缘的能力,联动边缘和云端的数据,满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求。 ModelArts支持将模型通过智能边缘平台IEF,在边缘节点将模型部署为一个Web服务。您可以通过API接口访问边缘服务。
k_accuracy_cfgs.yaml相对或绝对路径 --dataset <dataset>:评估数据集;可选值:gsm8k、all,默认值为all,用户只需选择参数即可,数据集路径eval接口已指定好。 --model_name <model_name>:训练模型名 --run_type
ux上安装配置Grafana和在Notebook上安装配置Grafana三种方式,请您根据实际情况选择。 配置Grafana数据源 配置仪表盘查看指标数据 父主题: ModelArts Standard资源监控
单击“预测”进行测试,预测完成后,右侧“返回结果”区域输出测试结果。如模型准确率不满足预期,可在“数据标注”页签,重新进行模型训练及模型部署。如果您对模型预测结果满意,可根据界面提示调用接口访问在线服务。 输入代码:其中预测分析要求数据集中数据的预测列名称为class,否则会导致预测失败。 { "data":
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval