检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
新版的预置训练引擎统一使用了Python3.7及以上版本。 新版镜像修改了默认的HOME目录,由“/home/work”变为“/home/ma-user”,请注意识别训练代码中是否有“/home/work”的硬编码。 提供预置引擎类型有差异。新版的预置引擎在常用的训练引擎上进行了升级。 如果您需要使用旧
常量折叠是编译器优化中的通用技术之一,在编译节点简化常量表达。通过多数的现代编译器不会真的产生两个乘法的指令再将结果存储下来,取而代之的是会识别出语句的结构,并在编译时期将数值计算出来而不是运行时去计算(在本例子,结果为2,048,000)。 i = 320 * 200 * 32;
在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中使用Git插件可以克隆GitHub开源代码仓库,快速查看及编辑内容,并提交修改后的内容。 前提条件 Notebook处于运行中状态。 打开JupyterLab的git插件 在Notebook列表中,选择一个实例,
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/LLaVA-Pretrain目录下。 Step5 开始训练 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-train
表示代码运行状态,变为实心圆时,表示代码在运行中。 分享到AI Gallery。 代码化参数插件的使用 代码参数化插件可以降低Notebook案例的复杂度,用户无需感知复杂的源码,按需调整参数快速进行案例复现、模型训练等。该插件可用于定制Notebook案例,适用于比赛、教学等场景。 仅对Code cell类型新增了Edit
6f17d12dbd/LLaVA/playground/data/eval目录下。 图2 MME评估集 Step6 开始推理 进入解压后的源码包根目录。 cd ${container_work_dir}/multimodal_algorithm/LLAVA/llava-infer
steps.JobStep( name="training_job", # 训练节点的名称,命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线(_)、中划线(-),并且只能以英文字母开头,长度限制为64字符),一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练"
l_limit的值一致。 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
用于后续的训练或推理任务 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true",则在训练结束后,将损失曲线保存为图片 overwrite_output_dir true 是否覆盖输出目录。如果设置为"true",则在每次训练开始时,都会清空输出目录,以便保存新的训练结果。
SSH:镜像支持本地IDE通过SSH协议远程连接Notebook。 id String 待创建Notebook实例的镜像,需要指定镜像ID,ID格式为通用唯一识别码(Universally Unique Identifier,简称UUID)。预置镜像的ID参考查询支持的镜像列表获取。 name String
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。 4. 检查本地Vs
data_sources 是 Array of DataSource objects 数据集输入位置,用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集,该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。目前仅支持传入单个DataSource。
远程实例,此时无需选择密钥。 图7 远程连接Notebook实例 如果未找到会弹出选择框,请根据提示选择正确的密钥。 密钥文件名不能包含中文字符。 图8 选择密钥文件 如果密钥选择错误,则弹出提示信息,请根据提示信息选择正确密钥。 图9 选择正确的密钥文件 当左下角显示如下状态时,代表实例连接成功:
source_type_header 否 String 指定导出标注文件中的OBS路径前缀,默认为“obs://”,支持指定“s3://”。由于训练无法解析以“obs”开头图片路径,需要导出manifest中的路径前缀为“s3://”。 status 否 Integer 任务状态。 task_id 否 String
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。 4. 检查本地Vs
的。 code_type:预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时,prefix和 input会拼接成一段文字,作为human字段,提出问题,而output字段会作为gpt字段,做出回答。 步骤三:sharegpt格式数据生成为训练data数据集
执行如下命令进入容器,并进入AutoAWQ目录下, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
执行如下命令进入容器,并进入AutoAWQ目录下, vLLM使用transformers版本与awq冲突,需要切换conda环境,运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 kubectl exec -it {pod_name} bash conda create --name awq --clone PyTorch-2
https://gitee.com/mindspore/models.git -b v1.5.0 图2 下载后的模型包文件 下载花卉识别数据集。 本样例使用的数据集为类别数为五类的花卉识别数据集。 在Terminal里执行如下命令下载并解压数据集,将数据集保存在“./models/dataset/flower_photos”文件夹。