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app_id String APP编号。 app_key String APP的key。 app_name String APP名称。 app_remark String APP描述,默认为空。不超过200个字符。 app_secret String APP密钥。 app_type String
查看修改的内容 如果修改代码库中的某个文件,在“Changes”页签的“Changed”下可以看到修改的文件,并单击修改文件名称右侧的“Diff this file”,可以看到修改的内容。 图7 查看修改的内容 提交修改的内容 确认修改无误后,单击修改文件名称右侧的“Stage
如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或在线服务,都已经处于停止状态,即总览页面没看到收费项目,仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况: 因为您在使用ModelArts过程中,将数据上传至OBS进行存储,OBS会根据实际存储的数据进行计费。建议前往
数据,客户端有不同的实现,同一种语言也存在不同的lib包的实现,这里不考虑实现的不同种类。 客户端发送的内容在协议的角度不限定格式,Postman支持Text/Json/XML/HTML/Binary,以text为例,在输入框中输入要发送的文本,单击右侧中部的Send按钮即可将请
output_path: 要保存的结果路径。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下,评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{model_name}下生成多少次结果。benchmark_eval下生成的log中记录了客户端产生结
记住使用Dockerfile创建的新镜像名称, 后续使用 ${dockerfile_image_name} 进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。
写训练作业输入输出管道的具体信息。实例中“inputs”中“remote”下的“obs_url”表示从OBS桶中选择训练数据的OBS路径。实例中“outputs”中“remote”下的“obs_url”表示上传训练输出至指定OBS路径。 “spec”字段下的“flavor_id”
登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”,进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中,单击操作列的“更多 > 版本管理”,进入数据集“版本管理”页面。 选择需删除的版本所在行,单击操作列的“删除”。在弹出的对话框中确认信息,然后单击“确定”完成删除操作。
在ModelArts控制台查看监控指标 在总览页查看ModelArts监控指标 在ModelArts控制台的总览页,支持查看生产概况(即总体作业运行数量)、资源占用情况、训练作业资源利用情况。您可以单击生产概况的链接、资源池名称、训练作业,跳转到对应界面查看更多详情。 图1 总览页查看监控信息
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步
准备权重 获取对应模型的权重文件,获取链接参考表1。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹llama2-13B-chat-hf。 参考文档利用OBS-Browser-Plus工具将步骤1下载的权重文件上传至步
c766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评,会将n个选项上拼接上下文,形成n个序列,再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长,例如llama3_8b
本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.912-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
来实现对大模型输出的精确把控,不用进行强化学习,也可以准确判断和学习到使用者的偏好,最后,DPO算法还可以与其他优化算法相结合,进一步提高深度学习模型的性能。 RM奖励模型(Reward Model):是强化学习过程中一个关键的组成部分。它的主要任务是根据给定的输入和反馈来预测奖
在Notebook中使用tensorboard命令打开日志文件报错Permission denied 问题现象 在Notebook的Terminal中执行tensorboard --logdir ./命令,报错[Errno 13] Permission denied……。 原因分析
c766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评,会将n个选项上拼接上下文,形成n个序列,再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长,例如llama3_8b
c766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评,会将n个选项上拼接上下文,形成n个序列,再计算这n个序列的困惑度(perplexity)。其中,perplexity最小的序列所对应的选项即为这道题的推理结果。运行时间比较长,例如llama3_8b