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场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件,为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户,完成本方案的部署,需要先联系您所在企业的华为方技术支持。
=(不等于)、>(大于)、>=(大于等于)、<(小于)、<=(小于等于)、in(包含)、or(或)。 left Object 节点执行条件为true时的分支。 right Object 节点执行条件为false时的分支。 请求示例 停止step POST https://{endpoint}/v2/{proj
包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 否 str、Placeholder model_version 模型的版本,格式需为“数值.数值.数值”,其中数值为1-2位正整数。该字段不填时,版本号自动增加。 注意: 版本不可以出现例如01.01.01等以0开头的版本号形式。 否 str、Placeholder
8*Ascend lora gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-3 1*节点 & 4*Ascend 以上参数为开启NPU FlashAttention融合算子,上述参数值仅供参考,请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy
name 是/否 对于分类是必选字段,对于其他类型为可选字段,本示例为图片分类名称。 id 是/否 标签ID。对于三元组是必选字段,对于其他类型为可选字段。三元组的实体标签ID格式为“E+数字”,比如“E1”、“E2”,三元组的关系标签ID格式为“R+数字”,例如“R1”、“R2”。 property
JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url,格式为:组织名/镜像名称:版本号,不需要携带相应的域名地址;如果image_url需要设置为运行态可配置,则使用如下方式:image_url=wf.Placeholder(name="image_url"
8*Ascend lora gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-3 2*节点 & 8*Ascend 以上参数为开启NPU FlashAttention融合算子,上述参数值仅供参考,请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy
8*Ascend lora gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-3 2*节点 & 8*Ascend 以上参数为开启NPU FlashAttention融合算子,上述参数值仅供参考,请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy
8*Ascend lora gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO-3 2*节点 & 8*Ascend 以上参数为开启NPU FlashAttention融合算子,上述参数值仅供参考,请根据自己实际要求合理配置其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy
其中,加粗的斜体字段需要根据实际值填写: iam_endpoint为IAM的终端节点。 user_name为IAM用户名。 user_password为用户登录密码。 domain_name为用户所属的帐号名。 cn-north-1为项目名,代表服务的部署区域。 返回状态码“201 Cre
拖动,可将标注好的框拖动至其他位置,也可以选择框的边缘,更改框的大小。也可使用【X+鼠标左键】 复位,与上方拖动为同组操作,当执行了拖动后,可以单击复位按钮快速将标注框恢复为拖动前的形状和位置。也可使用快捷键【Esc】 标注图片(图像分割) 标注作业详情页中,展示了此标注作业中“全部”、“未标注”和“已
return preprocessed_data # 对应的上述训练部分保存模型的输出为{"scores":<array>} # 后处理中处理模型输出为HTTPS的接口输出 def _postprocess(self, data):