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createAutoDeployTask 导入样本到数据集 dataset importSamplesToDataset 创建数据集标签 dataset createLabel 更新数据集标签 dataset updateLabel 删除数据集标签 dataset deleteLabel 删除数据集标签和对应的样本
超过最大递归深度导致训练作业失败 问题现象 ModelArts训练作业报错: RuntimeError: maximum recursion depth exceeded in __instancecheck__ 原因分析 递归深度超过了Python默认的递归深度,导致训练失败。
沉淀最佳的算力组合方案,为开发者在开发模型的最后一步,提供最佳实践的算力方案、实践指南和文档,节省开发者学习和试错资金成本,提升学习和开发效率。 父主题: 功能介绍
*****”关键字打印 训练完成后,请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录:指令微调训练常见问题解决 2、训练中遇到"ImportError: This modeling
} ] } 根据响应可以了解智能标注的样本数量和样本列表,由“sample_count”参数可知总共标注了2个样本,从“@modelarts:hard”参数可知有一个难例样本。 调用批量更新样本标签接口根据上一步获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 请求消息体: URI格式:PUT
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 标注团队成员邮箱。 locale 否 String 语言。可选值如下: zh-cn:中文 en-us:英文(默认值) sample_state 否 String 查询指定样本状态下的统计信息。可选样本状态如下:
rallel-size) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加 TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-
rallel-size) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加 TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-
rallel-size) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加 TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-
rallel-size) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加 TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-
rallel-size) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加 TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-
不导入包含指定标签的样本。 否 Label的列表 import_annotated 用于导入智能标注结果的任务,是否导入原数据集中已标注的样本到待确认,默认值为"false"即不导入原数据集中已标注的样本到待确认。可选值如下: true:导入原数据集中已标注的样本到待确认 fals
arallel-size) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-
arallel-size) 和PP流水线并行(pipeline-model-parallel-size),可以尝试增加TP和PP的值,一般TP×PP≤NPU数量,并且要被整除,具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数:MBS指最小batch处理的样本量(micro-batch-
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