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法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”,在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参,此处填true。
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
验证准确度与CPU/GPU差异不符合预期。 在迁移到NPU环境下训练发现以上问题时,说明精度可能存在偏差,需要进一步做精度调优。下文将分别阐述精度诊断的整体思路和借助工具如何进行精度问题的定位。 精度调优总体思路 精度问题定位首先要能在昇腾环境上稳定地复现问题,大模型训练通常使用多机训练,而多机训练复现问题的成
基于数据链接下载数据并解压,放置在指定目录下,训练集和测试集的大小分别为(50000,3,32,32)和(10000,3,32,32)。 考虑到下载cifar10数据集较慢,基于torch生成类似cifar10的随机数据集,训练集和测试集的大小分别为(5000,3,32,32)和(1
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输出目录结构如下所示。其中“Data”文件夹用于存放新生成的图片和标注信息,“manifest”文件存储文件夹中图片的结构,可直接导入到数据管理的数据集中。 |----data_url |----Data |----xxx.jpg |----xxx