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准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。
tensorboard Step5 获取训练数据集 使用img2dataset工具下载数据集。首先需要在容器安装img2dataset，安装命令如下。 pip install img2dataset 参考官方指导下载开源mscoco数据集。 #下载metadata wget https://huggingface
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
输入数据的名称，支持1到64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）的字符。 type 否 String 输入项类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS data_selector：数据选择 data 否 Object 输入项数据。 value 否 Object 输入项的值。
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook
v1.5 · Hugging Face 图1 下载vicuna-13b-v1.5模型 Step4 下载数据集 请用户自行下载GQA数据集，下载地址：images。 将GQA数据集放于${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/
├── mmlu_subject_mapping.json # 数据集配置 ├── evaluators ├── evaluator.py # 数据集数据预处理方法集 ├── model.py
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
data-annotations/review 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String
rkforce_task_id}/notify 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String
专属资源池计费项 计费说明 在ModelArts进行AI全流程开发时，会产生计算资源的计费，计算资源为进行运行自动学习、Workflow、开发环境、模型训练和部署服务的费用。具体内容如表1所示。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 专属资源池 使用计算资源的用量。
输入数据的名称，支持1到64位只包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-）的字符。 type 否 String 输入项类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS data_selector：数据选择 data 否 Object 输入项数据。 value 否 Object 输入项的值。
dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID，可参考数据管理获取。需要与dataset_version_id同时出现，但是不可与inputs同时出现。 dataset_version_id 否 String 训练作业的数据集版本ID，可参考数据管理获取。需要与datas
Gallery”页面，参考更新已发布资产的版本添加资产版本。 编辑完成后，单击右上方的“保存”完成修改。 图4 编辑算法的版本 关联资产 算法可以关联数据集资产。当算法关联了数据集时，数据集页面也显示关联了算法。 选择“关联资产”页签，单击右上方的“编辑”，在搜索框中输入待关联资产的ID，单击“关联”。 在弹
<>=&"'特殊字符。 email String 标注成员邮箱。 role Integer 角色。可选值如下： 0：标注者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除
后续挂载磁盘、绑定弹性网络IP等操作可在BMS服务控制台上完成。 xPU xPU泛指GPU和NPU。 GPU，即图形处理器，主要用于加速深度学习模型的训练和推理。 NPU，即神经网络处理器，是专门为加速神经网络计算而设计的硬件。与GPU相比，NPU在神经网络计算方面具有更高的效率和更低的功耗。
cceptance/batch-comment 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String
训练数据的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 type 是 String 数据来源类型。枚举值如下： dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions
用户可以单击Workflow详情页中任一节点查询节点运行状况。包括节点的属性（节点的运行状态、启动时间以及运行时长）、输入位置与输出位置以及参数（数据集的标注任务名称）。 图4 查看节点运行情况 父主题： 管理Workflow
ons/labels/{label_name} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID label_name 是 String 标签名称。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
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