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2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优,使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
功能获取相关信息,存在锁死的风险。出现D+进程后可以尝试如下方法: 方法1: 可以根据ps -aux查到的进程号, 使用kill -9强制关闭进程。 sudo kill -9 <进程ID> 方法2: 如果方法1执行后无法消除D+进程, 请尝试重启服务器。 父主题: Lite Server
返回新版自动学习页面,单击数据标注节点的“继续运行”,然后等待工作流按顺序进入训练节点。 模型将会自动进入训练,无需人工介入,训练时间相对较长,建议您耐心等待。如果关闭或退出此页面,系统仍然在执行训练操作。 在“声音分类”节点中,待训练状态由“运行中”变为“运行成功”,即完成模型的自动训练。 训练完成后,
说明用户输入了有效的仓库地址,同时给出该仓库下所有的分支供选择,选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址:https://github.com/jupyterlab/extension-examples 图3 输入有效的GitHub开源仓库地址 Clone仓库的过程中会将进度展示出来。
ModelLink中。 git clone https://gitee.com/ascend/ModelLink.git cd ModelLink git checkout 8f50777 cd .. git clone https://gitee.com/lmzwhu/Megatron-LM
--calib-data:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup,注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs.vllm.ai/en/
Stopping service. - 正常 服务已停止。 Service stopped. - 正常 自动停止开关已关闭。 Auto-stop switched off. - 正常 自动关闭功能开启,服务将在xs后停止。 Auto-stop switched on, service will be
配置正确的Region、Projects、Endpoint信息。 例如:Endpoint配置不正确也会导致认证失败。 错误示例:Endpoint参数前面带了https,正确的配置中不需要有https。 图1 配置ToolKit 二、未配置hosts文件或者hosts文件信息配置不正确 在本地PC的hosts文件中配置域名和IP地址的对应关系。
--filter String 否 镜像名关键字。根据镜像名关键字过滤镜像列表。 -v / --verbose Bool 否 显示详细的信息开关,默认关闭。 -i / --image-id String 否 查询指定镜像ID的镜像详情。 -n / --image-name String 否 查询指定镜像名称的镜像详情。
问通道、不同的传输协议)。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式(案例中均以HTTPS请求为例): Token认证:Token具有时效性,有效期为24小时,需要使用同一个Token鉴权时,可以缓存起来,避免频繁调用。 AK
下载model_zoo相关数据 从以下5个链接下载model_zoo数据 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-v1.5 https://storage.googleapis.c
的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。
ModelLink中。 git clone https://gitee.com/ascend/ModelLink.git cd ModelLink git checkout 8f50777 cd .. git clone https://gitee.com/lmzwhu/Megatron-LM
的模型权重;或者获取FP16/BF16的模型权重之后,通过autoAWQ工具进行量化。 方式一:从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。
Stopping service. - 正常 服务已停止。 Service stopped. - 正常 自动停止开关已关闭。 Auto-stop switched off. - 正常 自动关闭功能开启,服务将在xs后停止。 Auto-stop switched on, service will be
确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json
确认服务的部署区域,获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json