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obs:bucket:HeadBucket obs:object:GetObject obs:object:PutObject √ √ 查询模型列表 GET /v1/{project_id}/models modelarts:model:list - √ √ 删除模型 DELETE
图片标注支持多标签,即一张图片可添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后,您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”
装。 使用命令jupyter labextension list --app-dir=/home/ma-user/.lab/console查询 前端插件安装目录为:/home/ma-user/.local/share/jupyter/labextensions 后端插件代码安装目录:/home/ma-user/
客户创建了多个虚拟环境,numba库安装在了python-3.7.10中,如图1所示。 图1 查询创建的虚拟环境 解决方案 在Terminal中执行conda deactivate命令退出当前虚拟环境,默认进入base环境。执行pip list命令查询已安装的包,然后安装需要的依赖进行保存,最后切换至指定的虚拟环境后再运行脚本。
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练(Incremental Learning)是机器学习领域中的一种训练方法,它允许人工智能(AI)模型在已经学习了一定知识的基础上,增加新的训练数据到当前训练流程中,扩展当前模型的知识和能力,而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时,对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值:[pretrain
或者单击实例名称,在VS Code开发环境中显示Notebook实例详情页,单击“连接”,系统自动启动该Notebook实例并进行远程连接。 图9 查看Notebook实例详情页 第一次连接Notebook时,系统右下角会提示需要先配置密钥文件。选择本地密钥pem文件,根据系统提示单击“OK”。
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下文代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改,具体位置可根据上下代码信息进行查找,修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
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