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
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/delete
作业日志选择OBS中的路径,训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后,提交训练作业,训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能,可查看模型开发简介。 父主题: 执行训练任务
error_code String 删除该模型失败的错误码。 model_id String 删除失败的模型id。 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/models/{model_id} 响应示例 状态码: 200 删除成功或者失败的提示信息。
stable-diffusion套件 使用differusers (https://github.com/huggingface/diffusers)。 stable-diffusion-webui (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。
(公共池不支持),且挂载的SFS不是当前子账号创建的。 按需配置。 查看所有实例 ModelArts modelarts:notebook:listAllNotebooks ModelArts开发环境界面上,查询所有用户的实例列表,适用于给开发环境的实例管理员配置该权限。 按需配置。
train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格,请参考查询资源规格列表 train_instance_count 是 int 训练作业计算节点个数。 framework_type 否 String 训练作业选择的引擎规格,请参考查询引擎规格列表。 framework_version 否
数据集 设置环境变量。 export EAGLE_TARIN_MODE=1 如果使用开源数据集,推荐使用原论文代码仓数据集,下载地址:https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
数据集 设置环境变量。 export EAGLE_TARIN_MODE=1 如果使用开源数据集,推荐使用原论文代码仓数据集,下载地址:https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
数据集 设置环境变量。 export EAGLE_TARIN_MODE=1 如果使用开源数据集,推荐使用原论文代码仓数据集,下载地址:https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
统。 选择存放OBS并行文件系统下的文件夹,单击“确定”。 图1 动态挂载OBS并行文件系统 挂载成功后,可以在Notebook实例详情页查看到挂载结果。 图2 挂载成功 方式2:API模式 动态挂载API接口已发布至华北-北京四和华东-上海一站点。请参考JupyterLab主页
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod,需要先找到config
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
error_code String 服务内部错误码。 error_msg String 错误信息。 请求示例 更新模型服务单个属性。 PUT https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/property { "changed_property"
为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”,TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags/create
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题: 训练脚本说明
3指使用0-3卡执行训练任务 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
注数据操作时,添加或删除标签。 图1 导入数据集-OBS 导入成功后,数据将自动同步到数据集中。您可以在“数据集”页面,单击数据集的名称,查看详细数据,并可以通过创建标注任务进行数据标注。 文件型数据标注状态 数据标注状态分为“未标注”和“已标注”。 未标注:仅导入标注对象(指待
NODE_RANK=0 NPUS_PER_NODE=4 sh scripts/llama2/0_pl_sft_7b.sh 最后,请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题: 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6
在获取信息的过程中,清晰地描述你正在做什么 4. 永远不要返回空的回复 - 确保用自然语言解释你的每个步骤,比如当查询天气时,你应该先说'让我使用天气工具为您查询...',然后再进行工具调用。记住:先表达你的理解和计划,再使用工具。每次回复都必须包含对用户的清晰解释。 图2 输入提示词
- stable-diffusion套件 使用diffusers (https://github.com/huggingface/diffusers)。 stable-diffusion-webui (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。