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id}/tags/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 resource_id 是 String 资源ID:如Notebook实例ID。 请求参数 表2 请求Body参数
String Notebook实例ID,可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 duration 否 Long 续订时长,推荐该参数在l
pool_name}/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。取自资源池详情的metadata字段中的name的值。 请求参数
Face 转 Megatron格式,以及Megatron 转 Hugging Face格式,而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一:用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。进入到
下载路径。 模型迁移到其他账号 您可以通过如下两种方式将训练的模型迁移到其他账号。 将训练好的模型下载至本地后,上传至目标账号对应区域的OBS桶中。 通过对模型存储的目标文件夹或者目标桶配置策略,授权其他账号进行读写操作。详请参见配置高级桶策略。 父主题: 查看作业详情
String Notebook实例ID,可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID,获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 该
ata/finetune/ 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本,将执行的python命令复制下来,修改环境变量的值。在Notebook进入到
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 delete_source 否 Boolean
ntemplate_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 plugintemplate_name 是 String 插件模板的名称。可选值如下: gpu-driver:GPU驱动插件模板信息
购买弹性公网IP,并绑定到购买的弹性云服务器ECS上,具体操作请参见《弹性公网IP快速入门》。 操作步骤 将本地命令复制至ECS服务器请参考如下方法: 在ECS桌面单击“复制粘贴”,使用快捷键“Ctrl+V”将命令粘贴至窗口中并单击“发送”,将复制的命令发送至命令行窗口,如下图所示。 图3
/v1/{project_id}/pools/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页查询返回的最大条目数,默认为200。
/v1/{project_id}/services/tms/tags 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String
grep nvidia-fabricmanager 卸载并重新安装正确版本的nvidia-fabricmanager,验证CUDA成功。 处理方法 查看nvidia-fabricmanager的版本,若nvidia-fabricmanager版本与当前NVIDIA驱动版本不一致则执行
├── evaluators ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py # 发送请求的模块,在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai,atb的tgi模板
资产的README内容,支持添加资产的简介、使用场景、使用方法等信息。 当托管的是自定义镜像时,填写的内容要满足自定义镜像规范,否则该镜像无法正常使用AI Gallery工具链服务(微调大师和在线推理服务)。 说明: 建议写清楚模型的使用方法,方便使用者更好的完成训练、推理任务。 表2 任务类型支持的AI
\ -w {output_path} --debug 参数说明如下: --datasets:评测的数据集及评测方法,其中 mmlu 是数据集,ppl 是评测方法。 --hf-type:HuggingFace模型权重类型(base,chat), 默认为chat, 依据实际的模型选择。
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\ -w {output_path} --debug 参数说明如下: --datasets:评测的数据集及评测方法,其中 mmlu 是数据集,ppl 是评测方法。 --hf-type:HuggingFace模型权重类型(base,chat),默认为chat,依据实际的模型选择。
下载完成后,将数据上传至SFS相应目录中。由于数据集过大,推荐先通过obsutil工具将数据集传到OBS桶后,再将数据集迁移至SFS。 在本机机器上运行,通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil cp ${数据集所在的本地文件夹路径}
练输入路径参数和训练输出路径参数。这四种输入搭建了用户代码和ModelArts Standard后台交互的桥梁。 代码目录路径 您需要在OBS桶中指定代码目录,并将训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。训练作业创建完成后,ModelArts会将代码目录及其子目录下载至后台容器中。