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${node-path}：节点自定义目录，该目录下包含pod配置文件config.yaml。 ${model-path}：Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 参考Step4 创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源
'April', 'text': 'April is the fourth month...' } 上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。
在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹models。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： obs://<bucket_name>
proportion 和 test_count 二选一即可，如果同时输入，则优先使用 test_count，如果都未输入，则返回处理失败 False。 上传数据集至OBS 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。
large. 图片大小超限 请上传小于7M的图片。 400 ModelArts.5062 The number of the images uploaded today has reached the limit. 当日上传图片数量超限 请次日再上传图片。 400 ModelArts
ssh文件夹下创建“id_rsa.pub”（公钥）和“id_rsa”（私钥），可通过如下命令查看： cd ~/.ssh 上传公钥到服务器。 例如用户名为root，服务器地址为192.168.222.213，则将公钥上传至服务器的命令如下： ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@192
alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-
alpaca_gpt4_data.json #微调数据文件 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：/home/ma-
在桶standard-qwenvl-7b中创建文件夹models。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构，此处以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： obs://<bucket_name>
b0745d9d6/server-linux-x64/stable 将下载的vscode-server-linux-x64.tar.gz，上传到ModelArts实例的“/home/ma-user/work”目录下。 执行下面命令，并指定commitId（注意：直接在Notebo
b0745d9d6/server-linux-x64/stable 将下载的vscode-server-linux-x64.tar.gz，上传到ModelArts实例的“/home/ma-user/work”目录下。 执行下面命令，并指定commitId（注意：直接在Notebo
在左上角的服务列表中，选择SWR服务，进入SWR管理控制台。 在SWR管理控制台，如果能正常打开页面，表示当前用户具备SWR的操作权限。 单击右上角的“上传镜像”，如果能看到授权的组织，表示当前用户具备SWR组织权限。 父主题： 权限配置
|——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 步骤二：资源安装 将资源上传至机器中，确保容器能够访问，并进入已创建的容器。 Python依赖包本地安装：进入pip文件所在的路径，并运行安装命令。如下列所示。 pip
proportion 和 test_count 二选一即可，如果同时输入，则优先使用 test_count，如果都未输入，则返回处理失败 False。 上传数据集至OBS 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。
proportion 和 test_count 二选一即可，如果同时输入，则优先使用 test_count，如果都未输入，则返回处理失败 False。 上传数据集至OBS 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。
容器镜像服务分为企业版和共享版。 共享版计费项包括存储空间和流量费用，目前均免费提供给您。 企业版当前仅支持按需计费模式，公测期间，可免费使用。 上传镜像前需要创建组织，创建步骤请参考创建组织。 购买对象存储服务OBS 对象存储服务提供按需计费和包年包月两种计费模式，用户可以根据实际需求
使用的OBS桶所在的区域。查看是否在同一区域。 是，请执行3。 否，请在ModelArts同一区域的OBS中新建桶和文件夹，并将所需的数据上传至此OBS桶中。 检查OBS的路径是否正确，是否写为了“obs://xxx”。可使用如下方式判断OBS路径是否存在。 mox.file.e
|——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 步骤二：资源安装 将资源上传至机器中，确保容器能够访问，并进入已创建的容器。 Python依赖包本地安装：进入pip文件所在的路径，并运行安装命令。如下列所示。 pip
true：同步更新智能标注数据 false：不同步更新智能标注数据 synchronize_data 否 Boolean 是否同步更新：如上传文件、同步数据源、导入的未标注文件同步分配至团队成员。可选值如下： true：同步更新数据至团队成员 false：不同步更新数据至团队成员 task_id
使用适配后的镜像在ModelArts部署在线推理服务。 在obs中创建model目录，并将triton_serving.sh文件和llama_7b文件夹上传至model目录下，如下图所示。 图2 上传至model目录 创建模型，源模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择至model目录，AI引擎选
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