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kpoints中最大迭代次数(iter_000xxxx)Megatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字(表示训练后保存权重对应迭代次数)保持
Ascend软件包AscendCloud-AIGC-*.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下。获取路径参见获取软件和镜像。 解压AscendCloud-AIGC-*.zip文件,解压后将里面指定文件与对应CogVideo文件进行替换,执行以下命令即可。 cd /home/ma-user
th kv_cache_scales.json #输入Step2 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能,不需要此json文件,此时scale系数默认为1,但是可能会造成精度下降。 父主题: 推理模型量化
当前数据导出后存储的OBS路径。 “输出路径”:表示新数据集的输出路径,即新数据集在完成标注后输出的路径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径,且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后,您可以前往您设置的保存路径,查看到存储的数据。当导出
download_file(os.path.join(base_bucket_path, "train/test-pytorch.py"), code_dir) training_file = TrainingFiles(code_dir=code_dir, boot_file="test-pytorch
推理结果保存的文件名,可不用修改,使用默认的文件名 OUTPUTNAME=pred 步骤11 执行推理脚本 bash scripts/video/eval/msvd_eval.sh 步骤12 查看推理结果 在./work_dirs/eval_msvd/$CKPT下,存在两个文件,可以查看推理的精度和性能结果
10.7-aarch64-snt9b”。 类型 选择“ASCEND”。 实例规格 选择snt9b资源。 存储配置 选择“云硬盘EVS”。 磁盘规格 按照对应的存储使用情况选择存储大小。 SSH远程开发 如果需通过VS Code远程连接Notebook实例,可打开SSH远程开发,并选择自己的密钥对。
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
tokenizer路径。 输出转换后权重文件保存路径: 权重转换完成后,在 /home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP} 目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明
训练作业的代码目录。如:“/usr/app/”。应与boot_file_url一同出现,若填入model_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 boot_file_url 是 String 训练作业的代码启动文件,需要在代码目录下。如:“/usr/app/boot
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
ForwardAgent yes 如果正确请按继续排查。 如果不正确请按上面格式修改后继续排查。 查看密钥文件的路径,建议放在C:\Users\{user}\.ssh下,并确保密钥文件无中文字符。 排查插件包是否为最新版:在extensions中搜索,看是否需要升级。检查Remote-ssh三方插件是否兼容。
个节点池时不支持删除。 查看节点池的存储配置 在节点池管理的更新页面,可以查看该节点池配置的系统盘、容器盘或数据盘的磁盘类型、大小、数量、写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 在Lite资源池的扩缩容页面,也可以查看节点池的存储配置信息。 查找搜索节点池 在节点池
“--train_url”参数时,工具在提交训练作业时会在命令后面自动添加这两个参数,分别对应存储训练数据的OBS路径和存放训练输出的OBS路径。 Data OBS Path 设置为存储训练数据的OBS路径,例如“/test-modelarts2/mnist/dataset-mn
权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复
权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复
权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。若缺少则需要直接复制
权重转换完成后,需要将转换后的文件与原始Hugging Face模型中的文件进行对比,查看是否缺少如tokenizers.json、tokenizer_config.json、special_tokens_map.json等tokenizer文件或者其他json文件。如果缺少则需要直接复
pt模型文件。下载地址:https://github.com/autogyro/yolo-V8 图1 下载yolov8 detection pt模型文件 pt模型转onnx模型。以转换yolov8n.pt为例,执行如下命令,执行完会在当前目录生成yolov8n.onnx文件。 python