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)的训练脚本,并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
本代码包中集成了不同模型的训练脚本,并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成,则执行脚本,自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
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--image-input-shape:输入图片维度,当前不支持图片动态维度,如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下:
查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”,在服务列表中,您可以单击名称/ID,进入服务详情页面。 在服务详情页面,切换到“事件”页签,查看事件信息。 父主题: 管理同步在线服务
专属资源池下的在线服务停止后,启动新的在线服务,提示资源不足 停止在线服务后,需要等待几分钟等待资源释放。 父主题: Standard资源池
码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b
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s-input.jpg python onnx_pipeline.py 生成的图片fantasy_landscape.png会保存在当前路径下,该图片也可以作为后期精度校验的一个对比。 图2 生成图片 父主题: 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
以通过如下方式重启在线服务: 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”,进入在线服务列表页面。您可以单击“操作”列的“更多>重启”,重启服务。 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“模型部署>在线服务”,进入在线服务列表页面。单击
码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和L