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json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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input:任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令,即指令为 instruction\ninput。 output:生成的指令的答案。 system:系统提示词,用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history: 一个列表,包含之前轮次的对话记录,
以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例,执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置,参数详解可查看训练参数说明,其中【GBS、MBS、TP、PP】参数值可参考模型推荐参数、NPU卡数设置。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3
确认。确认完成后的图片将被归类至“已标注”页面下。 针对标为“难例”的图片,您可以根据实际情况判断,手工修正标签或目标框。详细操作及示例请参见•针对“物体检测”数据集。 相关问题 智能标注失败,如何处理? 当前智能标注为免费使用阶段,当系统的标注任务过多时,因免费资源有限,导致任
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
推理工具 |——AscendCloud-OPP #依赖算子包 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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用于连接ModelArts服务并在ModelArts资源上执行管理命令。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互,使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜像构建、提交ModelArts训练作业、提交DLI Spark作业、O
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}(例如/home/ma-user/ws ) |──llm_train
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"
桶(存放代码)”,采用分布式训练。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买。(并行文件系统) × 免费。 免费。 包月购买。 免费。 × 按需购买。 单机多卡 × 包月购买。 (HPC型500G)
鼠标移动至节点名称上,复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID,与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同,若要退订Server,需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
source_type String 模型来源的类型。 当模型为自动学习部署过来时,取值为“auto”。 当模型是用户通过训练作业或OBS模型文件部署时,此值为空。 model_type String 模型类型,取值为:TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前,需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为:llm_train/AscendSpeed/scripts/obs_pipeline.sh,具体修改代码内容以及位置,如下所示。 训练作业
将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后。在上传代码前,需要对解压后的训练脚本代码进行修改。具体文件为:llm_train/AscendSpeed/scripts/obs_pipeline.sh,具体修改代码内容以及位置,如下所示。 训练作业
SFS Turbo的存储加速实践。 表1 不同场景所需服务及购买推荐 场景 OBS SFS SWR DEW ModelArts VPC ECS EVS 单机单卡 按需购买(并行文件系统) × 免费 免费 包月购买 免费 × 按需购买 单机多卡 × 包月购买 (HPC型500G) 免费