检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
推理服务，可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（推理）才支持模型自定义推理。 当使用自定
modelarts.session import Session session = Session() 准备训练数据，这里支持三种形式，用户可根据自己的情况选择一种。 import os from modelarts.train_params import InputData base_bucket_path
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤：
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值 |──
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值 |──
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值 |──
sample_dir String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(
“映射关系” 如果模型输入是json格式时，系统将根据此模型对应的配置文件自动生成映射关系。如果模型的输入是文件，则不需要映射关系。 自动生成的映射关系文件，填写每个参数对应到csv单行数据的字段索引，索引index从0开始计数。 映射关系生成规则：映射规则来源于模型配置文件“config
Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
