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从0制作自定义镜像用于创建训练作业(MindSpore+Ascend) 本案例介绍如何从0到1制作Ascend容器镜像,并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MindSpore,训练使用的资源是专属资源池的Ascend芯片。 场景描述 目标:构建安
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训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 若已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行:obs_pipeline.sh 训练脚本后,脚本自动执行数据集预处理,并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理,则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data
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部署服务 功能介绍 将模型部署为服务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/services 表1 路径参数 参数
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例,运行:0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后,脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理,则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理,则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
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