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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。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图4 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 在运行finetune_ds.sh 时遇到报错 pydantic_core._pydantic_core.ValidationError: 1 validation error for DeepSpeedZeroConfig sta
"8c15ad080d3eabad14037b4eb00d6a6f", "role" : 0, "task_id" : "tY330MHxV9dqIPVaTRM", "workforce_task_name" : "task-cd60", "dataset_id" : "
Failed to update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
”列表中,停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后,ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台,进入自己创建的OBS桶中,删除存储在OBS中的数据。操作完成后,OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业: 登录ModelArts控制台,在自动学习
与分类不同,聚类分析数据对象,而不考虑已知的类标号(一般训练数据中不提供类标号)。聚类可以产生这种标号。对象根据最大化类内的相似性、最小化类间的相似性的原则进行聚类或分组。对象的聚类是这样形成的,使得在一个聚类中的对象具有很高的相似性,而与其他聚类中的对象很不相似。 父主题: AI开发基础知识
子用户仅限于对自己创建的工作空间下的资源池进行迁移操作。 网络工作空间迁移 登录ModelArts管理控制台,选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”,切换到“网络”页签。 在网络列表中,选择目标网络“操作 > 更多 > 工作空间迁移”。 在弹出的“迁移网络”中,选择要迁移的“目标工作空间”,单击“确定”。
命令行输入框(排除值为2的为无效数据): sum(nt_npg{type="NT_NPU_CARD_LOSE"} !=2) by (cluster_name, node_ip,type) >=1 图2 告警规则设置 告警级别:选择重要告警。 告警条件:持续时间选择“1分钟”。 设置告警通知(可选)。 如果需要将
ma-cli configure鉴权命令 鉴权信息说明 在虚拟机及个人PC场景,需要配置鉴权信息,目前支持用户名密码鉴权(默认)和AK/SK鉴权; 在使用账号认证时,需要指定username和password;在使用IAM用户认证时,需要指定account、username和password;
在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录,即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。 使用当前账户登录OBS管理控制台,去查找对应的OBS桶、文件夹、文件是否存在。 通过接口判断路径是否存在。在代码中执行如下命令,检查路径是否存在。
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图4 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前,针对Qwen系列模型(qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b)中的tokenizer 文件,需要修改代码。
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使
project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/workforce-tasks/tY330MHxV9dqIPVaTRM/data-annotations/stats?sample_state=__unreviewed__ 响应示例 状态码: 200
<exp_name>:实验名称:具体可以设置的值参考<cfgs_yaml_file> --master_addr <master_addr>:主master节点IP,一般选rank0为主master。 --num_nodes <nodes>:训练节点总个数 --rank <rank>:节点ID,从0开始,一般选rank0为主master。
在“未标注”页签文本列表中,页面左侧罗列“标注对象列表”。在列表中单击需标注的文本对象,选择右侧“标签集”中的标签进行标注。一个标注对象可添加多个标签。 以此类推,不断选中标注对象,并为其添加标签。 图4 文本分类标注 当所有的标注对象都已完成标注,单击页面下方“保存当前页”,完成“未标注”列表的文本标注。
ModelArts支持通过导入数据集的操作,导入更多数据。本地标注的数据,当前支持从OBS目录导入或从Manifest文件导入两种方式。导入之后您还可以在ModelArts数据管理模块中对数据进行重新标注或修改标注情况。 从OBS目录导入或从Manifest详细操作指导和规范说明请参见导入数据。 父主题:
径是examples/llama/convert_checkpoint.py。 执行convert_checkpoint.py脚本进行权重转换生成量化系数。 使用tensorRT量化工具进行模型量化。 在GPU机器上使用tensorRT 0.9.0版本工具进行模型量化,工具下载使
团队标注任务当前验收任务详情。 create_time Long 标注任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 description String 标注任务描述信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标注任务标签统计信息。