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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
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
Eagle投机小模型训练 本章节提供eagle小模型自行训练的能力,客户可通过本章节,使用自己的数据训练eagle小模型,并使用自行训练的小模型进行eagle推理。支持llama1系列、llama2系列和Qwen2系列模型。 步骤一:安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x
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训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例,使用训练作业运行: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。 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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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
使用SDK调测多机分布式训练作业 代码中涉及到的OBS路径,请用户替换为自己的实际OBS路径。 代码是以PyTorch为例编写的,不同的AI框架之间,整体流程是完全相同的,仅需修改7和11中的 framework_type参数值即可,例如:MindSpore框架,此处framew
自定义脚本代码示例 从OBS中导入模型文件创建模型时,模型文件包需符合ModelArts的模型包规范,推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例)。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。
模型推理代码编写说明 本章节介绍了在ModelArts中模型推理代码编写的通用方法及说明,针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例(包含推理代码示例),请参见自定义脚本代码示例。本文在编写说明下方提供了一个TensorFlow引擎的推理代码示例以及一个在推理脚本中自定义推理逻辑的示例。
从Manifest文件导入规范说明 Manifest文件中定义了标注对象和标注内容的对应关系。此导入方式是指导入数据集时,使用Manifest文件。选择导入Manifest文件时,可以从OBS导入。当从OBS导入Manifest文件时,需确保当前用户具备Manifest文件所在OBS路径的权限。
创建Workflow训练作业节点 功能介绍 该节点通过对算法、输入、输出的定义,实现ModelArts作业管理的能力。主要用于数据处理、模型训练、模型评估等场景。主要应用场景如下: 当需要对图像进行增强,对语音进行除噪等操作时,可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测,