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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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在新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”按钮,然后等待工作流按顺序进入训练节点即可。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“图像分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成了模型的自动训练。
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
关于数据集文件的格式及配置,请参考data/README_zh.md的内容。可以使用HuggingFace/ModelScope上的数据集或加载本地数据集。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-
节点池名称。比如:nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性,非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签,格式为key/value键值对。 tags Array
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"
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"
了解。 确定自定义镜像大小 自定义镜像的大小推荐15GB以内,最大不要超过资源池的容器引擎空间大小的一半。镜像过大会直接影响训练作业的启动时间。 ModelArts公共资源池的容器引擎空间为50G,专属资源池的容器引擎空间的默认为50G,支持在创建专属资源池时自定义容器引擎空间。
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
ACTIVE:镜像保存成功,保存的镜像可以在SWR控制台查看,同时可以基于保存的镜像创建训练作业。 message String 镜像创建的时间,UTC毫秒。 create_time Long 镜像保存操作过程中,展示构建信息。 请求示例 如下以查询uuid为2cd88daa-31
dataset_name="dataset") print(dataset_list) 示例四:分页查询数据集列表 # 默认一次返回10条数据集记录,可通过设置limit和offset进行分页查询 dataset_list = Dataset.list_datasets(session, offset=0
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
节点池名称。比如:nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性,非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签,格式为key/value键值对。 tags Array
在ModelArts的Notebook中如何在代码中打印GPU使用信息? 用户可通过shell命令或python命令查询GPU使用信息。 使用shell命令 执行nvidia-smi命令。 依赖CUDA nvcc watch -n 1 nvidia-smi 执行gpustat命令。
pt.conf.d/10periodic”文件: vi /etc/apt/apt.conf.d/10periodic 修改文件以将所有选项设置为“0”: APT::Periodic::Update-Package-Lists "0"; APT::Periodic::Downloa
Standard上的全量微调和LoRA微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 本文档适用于仅使用OBS对象存储服务(Object Storage Service)作为存储的方案,OBS用于存储模型文件、训练数据、代码、日志等,提供了高可靠性的数据存储解决方案。
的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案,不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务(Object Storage Service)与SFS Turbo文件系统联动,可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 适配的CANN版本是cann_8
Estimator初始化参数说明 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。 job_id 是 String 训练作业的id,可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询,如"job_instance.job_id",或从查询训练作业列表的响应中获得。