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处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
pip install huggingface-hub==0.25.1 （可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution
安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/contai
使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击左上角的“创建模型”，进入“创建模型”页面。 在“创建应用”页面，填写相关参数。
docker-runc.aarch64 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
test_count，若都未输入，则返回处理失败 False。 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/mnt/sfs_turbo/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/mnt/sfs_turbo/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
类型type、属性properties，必需属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 若希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
"manifest_path" : "/test-obs/classify/output/dataset-f9e8-gfghHSokody6AJigS5A/annotation/V002/V002.manifest", "data_path" : "/test-obs/classify/outpu
"false" }, "score" : 0.66 } ], "source" : "https://test-obs.obs.xxx.com:443/data/3_1597649054631.jpg?AccessKeyId=RciyO7RHmhNTfOZVr
已经创建好训练作业的日志输出位置，例如“obs://cnnorth4-job-test-v2/pytorch/fast_example/log”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens
安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/contai
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096
本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-3rdLLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，执行如下命令安装性能测试的关依赖。
本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step5 进入容器安装推理依赖软件步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个c
已完成训练的模型包，及其对应的推理代码和配置文件，且已上传至OBS目录中。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击左上角的“创建模型”，进入“创建模型”页面。 在“创建模型”页面，填写相关参数。
验收结束后，针对不再使用的标注任务，您可单击任务所在行的删除。任务删除后，未验收的标注详情将丢失，请谨慎操作。但是数据集中的原始数据以及完成验收的标注数据仍然存储在对应的OBS桶中。 父主题： 通过团队标注方式标注数据
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step4 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 进入benchmark_tools目录下，切换一个conda环境。
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例：
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