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推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式 该场景
下载开源数据集naruto-blip-captions并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载开源数据集
定义镜像。 Notebook自定义镜像规范 制作自定义镜像时,Base镜像需满足如下规范: 基于昇腾、Dockerhub官网等官方开源的镜像制作,开源镜像需要满足如下操作系统约束: x86:Ubuntu18.04、Ubuntu20.04 ARM:Euler2.8.3、Euler2
查询开发环境实例详情 功能介绍 该接口用于查询开发环境实例详情。 URI GET /v1/{project_id}/demanager/instances/{instance_id} 参数说明如表1所示 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型
下载开源数据集naruto-blip-captions并上传到宿主机上,官网下载地址:https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main。用户也可以使用自己的数据集。 下载开源数据集
需要在创建训练作业前将相关文件上传至OBS路径下,文件打包要求请参见安装文件规范。 安装文件规范 请根据依赖包的类型,在代码目录下放置对应文件: 依赖包为开源安装包时 暂时不支持直接从github的源码中安装。 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件,并
推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多个权重文件合并为一个文件并转换格式 该场景
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库(简称AI Gallery仓库)里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库,数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如,模型名称为“Test”,则AI Gallery仓
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型
推理,请参考此章节合并训练权重文件并转换为Huggingface格式。 如果无推理任务或者使用开源Huggingface权重文件推理,都可以忽略此章节。 下一步的推理任务请参考文档《开源大模型基于DevServer的推理通用指导》。 将多机多卡训练的权重文件合并到一个节点 如果是
免费。 免费。 包月购买。 免费。 包月购买。 (建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 运行时长(hh:mm:ss) 算法:PyTorch官方针对ImageNet的样例 数据:ImageNet分类数据子集
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型
llama3-70b yi-6B yi-34B qwen1.5-7B qwen1.5-14B qwen1.5-32B qwen1.5-72B 主流开源大模型(PyTorch)基于DevServer训练指导 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。 llama-7B llama-13b
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。Alpaca是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型
预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 这里以Qwen-14B为例,对于Qwen-7B和Qwen-72B,操作过程与Qwen-14B相同,只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data
预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data.py存放在代码包的“llm_train/AscendSpeed/ModelLink/tools/”目录中,脚本具体内容如下。
预训练数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 这里以Llama2-70B为例,对于Llama2-7B和Llama2-13B,操作过程与Llama2-70B相同,只需修改对应参数即可。 Alpaca数据处理说明 数据预处理脚本preprocess_data
免费 包月购买 (Ubuntu 18.04,建议不小于2U8G,本地存储空间100G,带EIP全动态BGP,按流量10M带宽) × 表2 开源数据集训练效率参考 算法及数据 资源规格 Epoch数 预计运行时长(hh:mm:ss) 算法:PyTorch官方针对ImageNet的样例
SFT微调数据处理 SFT微调(Supervised Fine-Tuning)前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。 这里以Qwen-14B为例,对于Qwen-7B和Qwen-72B,操作过程与Qwen-14B相同,只需修改对应参数即可。 下载数据