检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
如果是触发了欧拉操作系统的限制,有如下建议措施。 分目录处理,减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性,具体可参考:https://access.redhat.com/solutions/29894,(可能会影响文件检索性能)。 建议与总结 在创建训练作业前,推
engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 请求示例 如下以查看训练作业的资源引擎规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/ai-engines?job_type=train 响应示例 成功响应示例
py,替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
ata.json.json)按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
py,替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
py,替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
install -y adduser libfontconfig1 回显如下代表执行成功: 执行如下命令下载Grafana安装包。 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_9.3.6_amd64.deb --no-check-certificate
配置训练作业基本信息 在创建训练作业页面填写训练作业基本信息。 表1 创建训练作业的基本信息 参数名称 说明 名称 必填,训练作业的名称。 系统会自动生成一个名称,可以根据业务需求重新命名,命名规则如下: 支持1~64位字符。 可以包含大小写字母、数字、中划线(-)或下划线(_)。 描述 训
ocker命令基本一致,可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具,注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时,生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_ITERS时,生成模型会每经过SAVE_INTERVAL次,保存一次模型版本。 模型版本保存次数=TRAI
ir/code/train.py 使用Ascend自定义镜像训练时的训练代码适配规范 使用NPU资源创建训练作业时,系统会在训练容器里自动生成Ascend HCCL RANK_TABLE_FILE文件。当使用预置框架创建训练作业时,在训练过程中预置框架会自动解析Ascend HCCL
me/ma-user/.ssh/etc/sshd_config 每24h向client端主动发个包,3次发包均无响应会断开连接 参考:https://unix.stackexchange.com/questions/3026/what-do-options-serveralive
请求是否成功。 请求示例 如下以查询“job_id”为10,“version_id”为10,文件名为“log1.log”的日志为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10/aom-log?log_file=log1
在弹出的对话框中,设置训练作业相关参数,详细参数说明请参见表1。 表1 训练作业配置参数说明 参数 说明 Job Name 训练作业的名称。 系统会自动生成一个名称,您可以根据业务需求重新命名,命名规则如下: 支持1~64位字符。 并包含大小写字母、数字、中划线(-)或下划线(_)。 Job Description
支持同时购买多台机器,输入值必须在1到10之间。 若有多台机器资源,会生成对应多笔订单,需逐一支付每笔订单,不可合并支付。 单击“立即创建”,完成实例的创建,随后进入付款界面,支付对应资源的订单。 若有多台机器资源,会生成对应多笔订单,需逐一支付每笔订单,不可合并支付。 支付完成后,由
stable-diffusion套件 使用differusers (https://github.com/huggingface/diffusers)。 stable-diffusion-webui (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。
= OpenAI( api_key="您的 APIKEY", # 从MaaS控制台鉴权管理处获取。 base_url="https://infer-modelarts.cn-east-4.myhuaweicloud.com/v1/infers/xxxxxx/v1"
index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host = repo.huaweicloud.com timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud