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Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明,用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明,用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
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、优化器状态、调度器状态)。当需要增加新的数据继续训练时,只需要加载Checkpoint,并用Checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。
亚太-新加坡、亚太-曼谷、亚太-雅加达、拉美-圣地亚哥、拉美-圣保罗一、拉美-墨西哥城二。 标注作业支持的数据类型 对于不同类型的数据集,用户可以选择不同的标注任务,当前ModelArts支持如下类型的标注任务。 图片 图像分类:识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测:识别出图片中每个物体的位置及类别。
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明,用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
Gallery收集的用户个人信息中的敏感信息,如用户邮箱和手机号,AI Gallery在数据库中做了加密处理。其中,加密算法采用了国际通用的AES算法。 传输中的数据保护 在ModelArts中导入模型时,支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议,为保证数据传输的安全性,推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。
使用ModelArts Standard部署模型并推理预测 推理部署使用场景 创建模型 创建模型规范参考 将模型部署为实时推理作业 将模型部署为批量推理服务 管理ModelArts模型 管理同步在线服务 管理批量推理作业
场景介绍 方案概览 本文档利用训练框架LlamaFactory+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 Lite Server上的不同训练阶段方案,包括指令监督微调、DPO偏好训练、RM奖励模型训练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct
Snt3资源,您可以创建一个Ascend Snt3专属资源池使用。 方法3:如果专属资源池的Ascend Snt3资源也已售罄,则需等待其他用户删除Ascend Snt3实例后,您才可以创建Ascend Snt3的专属资源池进行使用。 父主题: Standard推理部署
S模型包和文件大小需要满足以下规范: SWR镜像规范: 镜像必须内置一个用户名为“ma-user”,组名为“ma-group”的普通用户,且必须确保该用户的uid=1000、gid=100。内置用户的dockerfile指令如下: groupadd -g 100 ma-group
计算规格说明 AI Gallery提供了多种计算规格供用户按需选用。只要用户的账号费用充足,就可以持续使用资源,详细计费说明请参见计费说明。 计费说明 AI Gallery的计费规则如表1所示。 表1 计费说明 规则 说明 话单上报规则 仅当AI Gallery工具链服务创建成功
自动模型优化(AutoSearch) 自动模型优化介绍 创建自动模型优化的训练作业 父主题: 使用ModelArts Standard训练模型
不足。 欠费影响 包年/包月 对于包年/包月专属资源池,用户已经预先支付了资源费用,因此在账户出现欠费的情况下,已有的包年/包月专属资源池仍可正常使用。然而,对于涉及费用的操作,如将数据存储至OBS或EVS、续费订单等,用户将无法正常进行。 按需计费 当您的账号因按需资源自动扣费
chmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练,如表1所示。 表1 支持的模型列表
0:标注者 1:审核者 2:团队管理者 3:数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下: 0:未发送邀请邮件 1:已发送邀请邮件但未登录 2:已登录 3:标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
通过Function Calling扩展大语言模型交互能力 Function Calling介绍 在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解