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sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
“更多>停止”,停止该服务。 图8 停止服务 清除OBS中的数据。 在控制台左侧导航栏的服务列表,选择“对象存储服务OBS”,进入OBS服务详情页面。 在左侧导航栏选择“桶列表”,在列表详情,找到自己创建的OBS桶,单击桶名称,进入OBS桶详情。 在桶的详情页,左侧导航栏选择“对
String 标签属性类型。可选值如下: text:文本 select:单选下拉列表 values 否 Array of LabelAttributeValue objects 标签属性值列表。 表5 LabelAttributeValue 参数 是否必选 参数类型 描述 id 否
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像,用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像,用于部署推理服务。 X86架构(CPU/GPU)的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
批量选中:如果图片列表的当前页,所有图片属于一种类型,可以在图片列表的右上角单击“选择当前页”,则当前页面所有的图片将选中。 为选中图片添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中,单击“标签名”右侧的文本框中设置标签。 单击“标签名”右侧的文本框,然后从下拉列表中选择已有的标签。如果已有标签无
sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
根据报错提示,请您排查代码,是否已添加以下配置,设置该程序可见的GPU: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1,2,3,4,5,6,7' 其中,0为服务器的GPU编号,可以为0,1,2,3等,表明对程序可见的GPU编号。如果未进行添加配置则该编号对应的GPU不可用。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
图2 数据标注-文本分类 添加或删除数据 自动学习项目中,数据来源为数据集中输入位置对应的OBS目录,当目录下的数据无法满足现有业务时,您可以在ModelArts自动学习页面中,添加或删除数据。 添加文件 在“未标注”页签下,可单击页面左上角的“添加数据”,您可以在弹出对话框中,选择本地文件上传。
sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
支持 - 支持 支持 支持 - - 视频 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 自由格式 支持 - 支持 支持 支持 支持 - - 表格型 表格 支持 支持 - 支持 支持 支持 - - 父主题: Standard数据管理
有两种,通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数据:您可以将本地图片快速添加到ModelArts,同时自动上传至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”,根据弹出的对话框的引导,输入正确的数据并添加。 同步新数据:将
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
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准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
select:单选下拉列表 values Array of LabelAttributeValue objects 标签属性值列表。 表7 LabelAttributeValue 参数 参数类型 描述 id String 标签属性值ID。 value String 标签属性值。 表8 LabelProperty
sh脚本,自定义环境变量的值,并在脚本的首行中添加 cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed/ModelLink 命令,随后在Notebook中运行该脚本。 其中环境变量详细介绍如下: 表1 数据预处理中的环境变量 环境变量 示例 参数说明
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