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finetune/finetune_ds.sh; Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：DATA、MODEL。 DATA：训练数据集的路径/standa
finetune/finetune_lora_ds.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：DATA、MODEL。 DATA：训练数据集的路径/standa
The operation, 'images', does not exist in the graph。 处理方法 如果切分了数据集，需要删除推理代码中“Yolov3Service”类中的如下代码： self.model_inputs = {'images': 'images:0'}
... └─QwenVL ├── train/<commit_id> # 本教程中需要的模型代码 └── Dockerfile # 构建镜像
所有需手动续费的资源都可归置到“手动续费项”页签，具体操作请参见如何恢复为手动续费。 手动续费资源。 单个续费：在资源页面找到需要续费的资源，单击操作列的“续费”。 图1 单个续费 批量续费：在资源页面勾选需要续费的资源，单击列表左上角的“批量续费”。 选择资源的续费时长，判断是否勾选“统一到期日”，将资源
ModelArts弹性集群Server 事件通知（不开启则不计费） 订阅消息使用消息通知服务，在事件列表中选择特定事件，在事件发生时发送消息通知。 如果想使用消息通知，需要在创建训练作业时开启“事件通知”功能。 具体计费可见消息通知服务价格详情。 按实际用量付费 发送短信通知费用构成：短信通知条数 发送电子邮件费用构成：电子邮件+外网下行流量
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 注意： 1、 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dt
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtyp
drived max_model_len 解决方法： 修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/
MindSpeed git checkout a956b907ef3b0787d2a38577eb5b702f5b7e715d #推荐commit pip install -e . 开启图模式后，服务第一次响应请求时会有一个较长时间的图编译过程，并且会在当前目录下生成.torchair_ca
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json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 2、当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dt
8b8d018a", "step_name" : "condition_step", "step_title" : "skip training", "status" : "wait_inputs" }, { "time" : "2022-10-20T15:01:42
数据集导入相关的配置信息。 是 ImportDataInfo title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集导入节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
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完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。 通信瓶颈 ：负责reducer的GPU更新模型参数后分发到不同的GPU，因此有较大的通信开销。 GPU负载不均衡：负责reducer的GPU需要负责汇总输出、计
构建超时中断，即会出现“Model image build task timed out”提示，不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。
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训练数据除了训练数据集，也可以是预测模型。在创建训练作业前，需要先准备好训练数据。 当训练数据可以直接使用，无需二次处理时，可以直接将数据上传至OBS桶。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以直接填写OBS桶路径。 当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理，可以先将数据导入Model
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