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实际提供的是http,就会遇到上述错误。反之,如果您选择的是http,但镜像里面实际提供的是https,也会遇到类似错误。 您可以创建一个新的模型版本,选择正确的协议(http或者https),重新部署在线服务或更新已有在线服务。 请求预测时间过长 报错:{"error_code":
--save-model-type:输出后权重格式。 --load-dir:训练完成后保存的权重路径。 --save-dir:需要填入原始HF模型路径,新权重会存于../Llama2-13B/mg2hg下。 --target-tensor-parallel-size:任务不同调整参数targe
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2:验收中。owner发起验收任务,但并未完成验收,此时不允许发起新的验收任务,只能继续完成当前验收任务。 3:通过。团队标注任务已完成。 4:驳回。manager再次启动任务,重新修改标注和审核工作。 5:验收结果同步中。验收任务改为异步,新增验收结果同步中的状态,此时不允许发起新的验收任务,也不允许继续当前验收,任务名称的地方提示用户同步中。
int(data["output"].numpy()[0].argmax()) } Step2 在Notebook中调试模型 打开一个新的Terminal终端,进入“/home/ma-user/infer/”目录,运行启动脚本run.sh,并预测模型。基础镜像中默认提供了run
2:验收中。owner发起验收任务,但并未完成验收,此时不允许发起新的验收任务,只能继续完成当前验收任务。 3:通过。团队标注任务已完成。 4:驳回。manager再次启动任务,重新修改标注和审核工作。 5:验收结果同步中。验收任务改为异步,新增验收结果同步中的状态,此时不允许发起新的验收任务,也不允许继续当前验收,任务名称的地方提示用户同步中。
04_to_modelarts/Dockerfile”为Dockerfile文件所在路径,“notebook_test/my_image:0.0.1”为构建的新镜像的SWR路径。 使用ma-cli image df命令在ModelArts Notebook中查询镜像构建缓存 使用ma-cli image
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用于指定微调策略类型,可选择值full、lora。 如果设置为full,则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中,除了输出层外,模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块,默认为all dataset 指令监督微调/ppo:alpaca_en_demo
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训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中,日志上传到这一步log_url指定的位置中。 在这一步中需要注意的一个问题: 如果用户在自己的训练脚本中要创建新的目录或文件,请在以下几种目录中创建: /home/ma-user/work; /cache; inputs或者outputs中指定的loc
macOS/Linux: Users/{{user}} 密钥对在用户第一次创建时自动下载,之后使用相同的密钥时不会再有下载界面(请妥善保管),或者每次都使用新的密钥对。 创建一个Notebook实例,并开启远程SSH开发,具体参见创建Notebook实例。 Step4 连接Notebook实例 在本地的VS
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