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建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 ak = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
式读取训练数据文件。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。 需要由IAM用户设置SFS Turbo FullAccess权限,用于授权ModelArts云服务使用SFS Turbo。 详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。
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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
yaml相对或绝对路径,根据自己要求执行 <model_name>:训练模型名,如qwen2-7b <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。
size参数,指定-1时为per-channel权重量化,W4A16支持128和-1,W8A16支持-1。 --w-bit:量化比特数,W4A16设置4,W8A16设置8。 --calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-ha
或float时可选填,默认为空。 param_desc 否 String 参数描述,建议长度设置不超过100个字符,默认为空。 param_name 是 String 参数名,建议长度设置不超过64个字符。 url 是 String api代表的url路径。 param_type
径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径,且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时,在导出成功后,您可以前往“数据集”列表中,查看到新的数据集。 在“数据集概览页”
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”,value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_
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"
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
在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下,您可以在筛选条件区域,添加筛选条件,快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示,您可以设置一个或多个选项进行筛选。 难例集:难例或非难例。 标签:您可以选择全部标签,或者基于您指定的标签,选中其中一个或多个。 样本创建时间:1个
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
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
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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
py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
obs:object:GetObjectVersionAcl(获取对象ACL) obs:bucket:PutBucketAcl(设置桶ACL) obs:object:PutObjectAcl(设置对象ACL) 在工作流中使用OBS数据 工作流运行 IAM iam:users:listUsers(查询用户列表)