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上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS B
上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS B
并将train/<commit_id>上传至该目录中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 obs://standard-qwenvl-7b ├── training_data │ └── qwenvl_dataset
改。修改后,之前添加了此标签的图片,都将被标注为新的标签名称。 删除标签:单击操作列的“删除”按钮,在弹出的对话框中,根据界面提示选择删除对象,然后单击“确定”。 删除后的标签无法再恢复,请谨慎操作。 继续运行 完成数据的确认之后,返回新版自动学习的页面,在数据标注节点单击“继续
单击“确定”。 为子账号配置ModelArts委托权限。 在ModelArts服务页面的左侧导航选择“权限管理 ”,单击“添加授权”。授权对象选择子账号,在已有委托中选择新建的委托,然后单击“创建”。 验证权限是否配置成功。 登录子账号,如果用户能跑通在开发环境中构建并调试推理镜
clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 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-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 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-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。
clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 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-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。
end:20240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象: 命令式,即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式,通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需
在“训练作业”页面,删除运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”,在弹出的提示框中单击“确认”,删除对应的训练作业。 进入OBS,删除本训练作业使用的OBS桶及文件。 查找训练作业 当用户使用IAM账号登录时,训练作业列表会显示IAM账号下所有训练作业。ModelArts提供查找训练作业功能帮助用户快速查找训练作业。
上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS B
上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS B
并将train/<commit_id>上传至该目录中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 obs://standard-qwenvl-7b ├── training_data │ └── qwenvl_dataset
提供模型配置的通用属性和两个主要方法,用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir) # 从目录中加载序列化对象(本地或者是url),配置文件为dir/config.json PretrainedConfig.save_pretrained(dir)
end:20240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象: 命令式,即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式,通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需
dataset:数据集 obs:OBS data_selector:数据选择 data Object 输入项数据。 value Object 输入项的值。 表25 JobOutput 参数 参数类型 描述 name String 输出数据的名称。 type String 输出项类型。枚举值如下: obs:OBS
clone,官方提供了 git clone repo_url 的方式下载,但是不支持断点续传,并且clone 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-
end:20240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象: 命令式,即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式,通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需
end:20240606 步骤六 编写Config.yaml文件 k8s有两种方式来管理对象: 命令式,即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式,通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板,用于配置pod。而在训练中,需