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time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
支持管理托管的资产文件,例如在线预览、下载、删除文件。 只支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 支持编辑资产介绍。每个资产介绍可分为基础设置和使用描述。 基础设置部分包含了该资产所有重要的结构化元数据信息。选择填入的信息将会变成该模型资产的标签,并且自动同步在模型描述部分,保存到“README
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
容器运行时的用户ID。 “本地代码目录” 训练代码在训练容器中的存放路径。 “工作目录” 训练启动文件在训练容器中的路径。 “实例数” 本次训练作业设置的实例数。 “专属资源池” 专属资源池信息,仅当训练作业使用专属资源池时可见。 “实例规格” 本次训练作业使用的训练规格。 “输入-输入路径”
图8 打开OBS File Browser 方式三:单击“使用默认路径”完成。 图9 使用默认路径上传文件 图10 设置本地文件OBS中转路径 完成OBS中转路径设置后,开始上传文件。 图11 上传文件 解压缩文件包 将文件以压缩包形式上传至Notebook JupyterLab后,
准备obsutil_linux_amd64.tar.gz的分享链接 单击此处下载obsutil_linux_amd64.tar.gz,将其上传至OBS桶中,设置为公共读。单击属性,单击复制链接。 链接样例如下: https://${bucketname_name}.obs.cn-north-4.myhuaweicloud
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
之前,您需要了解: 标注作业对应的“实体标签”和“关系标签”已定义好。“关系标签”需设置对应的“起始实体”和“终止实体”。“关系标签”只能添加至其设置好的“起始实体”和“终止实体”之间。 支持设置多个“实体标签”和“关系标签”。一个文本数据中,也可以标注多个“实体标签”和“关系标签”
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain,返回临时预览链接。设置为application/octet-stream,返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
标注信息不满足切分条件 出现此故障时,建议根据如下建议,修改标注数据后重试。 多标签的样本(即一张图片包含多个标签),至少需要有2张。如果启动训练时,设置了数据集切分功能,如果多标签的数据少于2张,会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息,保证标注多标签的图片,超过2张。 数据集切分后,训
在ModelArts中如何将图片划分到验证集或者训练集? 在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签? ModelArts数据集新建的版本找不到怎么办? 如何切分ModelArts数据集? 如何删除ModelArts数据集中的图片?
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
模型运行时环境,系统默认使用python2.7。runtime可选值与model_type相关,当model_type设置为Image时,不需要设置runtime,当model_type设置为其他常用框架时,请选择您使用的引擎所对应的运行时环境。目前支持的运行时环境列表请参见推理支持的AI引擎。
911版本仅是使用run_type来指定训练的类型,只能区分 预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段,全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略,以及和llama-factory对齐,6.3.912版本调整以下参数: 新增 STAGE,表示训练的阶段,可以选择的参数包括:
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh #训练自定义镜像-预置命令场景 运行命令就可以设置为: bash /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh python /hom
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-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(gl
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-size)、GBS指一个iteration所处理的样本量(gl