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/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所
为了避免丢失训练进度、浪费算力,开启此功能前请确认代码已适配断点续训,操作指导请参见设置断点续训练。 当训练过程中触发了自动重启,则系统会记录重启信息,在训练作业详情页可以查看故障恢复详情,具体请参见训练作业重调度。 开启无条件自动重启 开启无条件自动重启有2种方式:控制台设置或API接口设置。 控制台设置 在创
停止可视化作业 功能介绍 停止可视化作业。此接口为异步接口,作业状态请通过查询可视化作业列表与查询可视化作业详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/visualization-jobs/{job_id}/stop 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数
练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的ha
Ascend-vLLM介绍 Ascend-vLLM概述 vLLM是GPU平台上广受欢迎的大模型推理框架,因其高效的continuous batching和pageAttention功能而备受青睐。此外,vLLM还具备投机推理和自动前缀缓存等关键功能,使其在学术界和工业界都得到了广泛应用。
练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/
练作业,则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作(无论界面操作还是API调用)。关于如何给一个用户赋权(准确讲是需要先将用户加入用户组,再面向用户组赋权),可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
图片标注不支持多标签,即一张图片不可以添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后,您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片,或者通过右侧的“全部标签”列表,了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”
删除训练作业 功能介绍 删除训练作业。 此接口为异步接口,作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI DELETE /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型
导入模型 导入模型功能包括: 初始化已存在的模型,根据模型ID生成模型对象。 创建模型。模型对象的属性,请参见查询模型详情。 示例模型文件 以PyTorch为例,编写模型文件。PyTorch模型包结构可参考模型包规范介绍。 OBS桶/目录名 ├── resnet │ ├── model
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则?<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/wor
中,AI Gallery通过环境变量找到日志,从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线,呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明: 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照“迭代次数|loss|吞吐”格式存放,否则AI Gallery会数据解
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod,需要先找到config
placeholder_type=wf.PlaceholderType.JSON, description="训练资源规格") ) )# 训练资源规格信息 ) # 通过ModelStep来定义一个模型注册节点,输入来源于JobStep的输出 # 定义模型名称参数
练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 --prompt-type:需要指定使用模型的template。已支持的系列模型可查看:文档更新内容。 输出数据预处理结果路径: 训练完成后,以 llama2-13b 为例,输出数据路径为:/home/ma-user/ws/
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod,需要先找到config
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod,需要先找到config