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zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
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在数据集详情页,单击右侧“发布”,在发布数据集页面编辑发布信息后,单击“发布”。 表1 发布数据集的参数说明 参数名称 说明 中文名称 数据集发布后显示的名称,在创建数据集时设置的名称,此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项,根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 必填项,填写资产简介,数
将资源上传至机器中,确保容器能够访问,并进入已创建的容器。 Python依赖包本地安装:进入pip文件所在的路径,并运行安装命令。如下列所示。 pip install numpy pip install transformers_stream_generator ... 代码安装:访问 scripts/install
在Workflow中指定仅运行部分节点 Workflow通过支持预置场景的方式来实现部分运行的能力,在开发工作流时按照场景的不同对DAG进行划分,之后在运行态可选择任意场景单独运行。具体代码示例如下所示: workflow =wf.Workflow( name="image_cls"
参数说明 表1 get_train_instance_types参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象,初始化方法请参考Session鉴权。 表2 get_framework_list成功响应参数说明 参数类型 描述 List 引擎规格参数列表,请参见表3。
订阅的模型一直处于等待同步状态。 原因分析 订阅的模型一直处于等待同步状态,可能原因如下: 由于ModelArts的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SWR等服务,需获取依赖服务的授权后,才能正常使用ModelArts的相关功能。 您未被授权执行该操作。执行同步操作时报错:ModelArts
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
端口有问题,请联系技术支持。 端口无问题请继续远端排查。 远端排查 排查/home/ma-user目录权限是否为755/750,不是该权限,请执行如下命令设置权限。 chmod 755 /home/ma-user 排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750,不是该权限请修改。
ata.json,数据大小:43.6 MB。 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
端口有问题,请联系技术支持。 端口无问题请继续远端排查。 远端排查 排查/home/ma-user目录权限是否为755/750,不是该权限,请执行如下命令设置权限。 chmod 755 /home/ma-user 排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750,不是该权限请修改。
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
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ata.json,数据大小:43.6 MB。 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
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3:使用离线推理时,性能较差或精度异常。 解决方法:将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
标注页面,数据标注的图片来源有两种,通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据:您可以将本地图片快速添加到ModelArts,同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”,根据弹出的对话框的引导,输入正确的数据并添加。
ata.json,数据大小:43.6 MB。 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