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保存文件。 添加新代码块。 剪切选中的代码块。 复制选中的代码块。 粘贴选中的代码块。 执行选中的代码块。 终止kernel。 重启kernel。 重启kernel,然后重新运行当前Notebook的所有代码。 此处下拉框有4个选项,分别是: Code(写python代码),Markd
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
载训练数据至运行容器的本地路径。所以,在训练代码中直接使用OBS路径会报错。例如训练代码的OBS路径为obs://bucket-A/training/,训练代码会被自动下载至${MA_JOB_DIR}/training/。 假设训练代码的OBS目录为obs://bucket-A/
命名。“model”文件夹下面放置模型文件、模型推理代码。 模型推理代码文件必选,其文件名必须为“customize_service.py”,“model”文件夹下有且只能有1个推理代码文件,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 使用模板导入的模型包结构如下所示: model/
├──customize_service.py 必选:模型推理代码,文件名称固定为customize_service.py,只允许放置一个,customize_service.py依赖的文件可以直接放model目录下 示例代码 在ModelArts notebook平台,Sessio
json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文件:模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service.py”,此文件有且只能有一个,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 customize_service.py依赖的py文件
json”,有且只有一个,模型配置文件编写请参见模型配置文件编写说明。 模型推理代码文件:模型推理代码文件是必选的。文件名固定为“customize_service.py”,此文件有且只能有一个,模型推理代码编写请参见模型推理代码编写说明。 customize_service.py依赖的py文件
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件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
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件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
output.log 如果要对代码进行debug调试,步骤如下: 单击左侧“Run > Run and Debug”。 选择当前打开的默认的python代码文件进行调试。 对当前代码进行打断点,即在代码左侧进行单击,就会出现小红点。 此时,即可按照正常的代码调试步骤对代码调试,在界面左边会显
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件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
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件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
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件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
返回结果 请求发送以后,您会收到响应,包含:状态码、响应消息头和响应消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口,如果调用后返回状态码为“201”,则表示请求成功。 响应消息头 对
在训练开始前,针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件,需要修改代码。修改文件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
output.log 如果要对代码进行debug调试,步骤如下: 单击左侧“Run > Run and Debug”。 选择当前打开的默认的python代码文件进行调试。 对当前代码进行打断点,即在代码左侧进行单击,就会出现小红点。 此时,即可按照正常的代码调试步骤对代码调试,在界面左边会显
examples/deepspeed/ds_z3_config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示训