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tpu_use_cluster: false tpu_use_sudo: false use_cpu: false 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_finetune.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time
tpu_use_cluster: false tpu_use_sudo: false use_cpu: false 启动SD1.5 Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_finetune.sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time
rule name=sshd dir=in action=allow protocol=TCP localport=22 启动OpenSSH服务,在CMD执行以下命令: Start-Service sshd 若OpenSSH未安装在默认路径下,打开命令面板(Windows: Ct
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) { sed -i "s/Subsystem/#Subsystem/g" /etc/ssh/sshd_config #关闭sftp服务 sed -i "s/^.MaxAuthTries.*/MaxAuthTries 6/g" /etc/ssh/sshd_config
使用CodeLab免费体验Notebook 面向众多开发者,ModelArts提供了CodeLab功能,一方面,一键进入开发环境,同时预置了免费的算力规格,可直接免费体验Notebook功能;另一方面,针对AI Gallery社区发布的Notebook样例(.ipynb格式文件)
关操作请参见发布技能。 发布免费模型 进入AI Gallery首页,选择“资产集市 > 模型”,进入模型页面。 单击“发布”,弹出“选择云服务区域”,选择区域后单击“确定”跳转到“发布资产到AI Gallery”页面。 发布ModelArts模型 如果是发布新资产。 “发布方式”选择“创建新资产”。
json.json的下载链接:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json 数据存放参考目录结构如下: ${workdir}(例如/h
选择运行环境:CPU、GPU或ASCEND。 勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》”。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后,返回至AI Gallery,进入示例的详情页面查看示例。
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:
Snt9b硬件,为用户提供了开箱即用的预训练和全量微调方案。同时利用昇腾高性能算子库Ascend Transformer Boost(ATB)和适配昇腾平台的大模型推理服务Text Generation Inference(TGI) + 华为自研Ascend Snt9b硬件,为用户提供了开箱即用的推理部署方案
https://huggingface.co/datasets/silk-road/alpaca-data-gpt4-chinese/blob/main/Alpaca_data_gpt4_zh.jsonl,数据大小:42M左右。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:
SFT全参微调、LoRA微调训练数据集下载: https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM/blob/main/data/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:42M左右。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:
SFT和LoRA微调使用的Alpaca数据集下载:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下:
Notebook自定义镜像制作流程 图1 Notebook自定义镜像制作流程图(适用于场景一和场景二) 场景一:基于Notebook预置镜像或第三方镜像,在服务器上配置docker环境,编写Dockerfile后构建镜像并注册,具体案例参考在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 场景二
进入卖家中心”,选择“商品管理 > 我的商品”查看在售卖的商品。 如果您是买家,您可以在云商店搜索、购买商品,已经购买的商品将展示在“云商店 > 买家中心 > 已购买的服务”页面。 在AI Gallery内订阅的免费商品只展示在AI Gallery的“我的订阅”中,不会展示在AI云商店的“买家中心”中。 云商
false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step6 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization
/ : * ? " < > | ' &”。 勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI Gallery服务协议》”。 选择运行环境:CPU、GPU或ASCEND。 图2 发布AI Gallery Notebook 界面提示成功创建分享后,单击“”跳转至AI
false } 2. 启动vLLM,如果是使用命令行的方式,指定--quantization "gptq"参数,其他参数请参考Step3 启动推理服务 python -m vllm.entrypoints.openai.api_server --model <your_model> --quantization