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ckpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练,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。 原有训练参数配置表1断点续训练中新加MODEL_PAT
Alpaca_data_gpt4_zh.jsonl #微调训练原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${
设置环境变量,注入环境变量到容器实例。为确保您的数据安全,在环境变量中,请勿输入敏感信息,如明文密码。 默认设置外部接口协议为https,用户可以通过修改“MODELARTS_SSL_ENABLED”环境变量设置接口协议为http。 MODELARTS_SSL_ENABLED =
train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip上传到${wor
ckpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练,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,用于读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 Llama2-70B的断点续训脚本llama2
alpaca_gpt4_data.json #微调训练原始数据文件 上传代码到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录DevServer。将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-xxx-xxx.zip上传到${
kernel,并导致实例崩溃 在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将
kernel,并导致实例崩溃 在Notebook实例中运行训练代码,如果数据量太大或者训练层数太多,亦或者其他原因,导致出现“内存不够”问题,最终导致该容器实例崩溃。 出现此问题后,系统将自动重启Notebook,来修复实例崩溃的问题。此时只是解决了崩溃问题,如果重新运行训练代码仍将
Gallery数据集下载至OBS。详细指导请参见下载数据集。 数据集可以直接下载至OBS,也可以下载至ModelArts数据集中,不管任何方式,其最终的存储路径均为OBS目录。 下载至OBS时,在下载任务完成后,数据将存储在下载时设置的OBS目录中。请注意下载任务中设置的区域,后续使用S
迁移评估 推理迁移包括模型迁移、业务迁移、精度性能调优等环节,是否能满足最终的迁移效果需要进行系统的评估。如果您仅需要了解迁移过程,可以先按照本文档的指导进行操作并熟悉迁移流程。如果您有实际的项目需要迁移,建议填写附录中的推理业务迁移评估表,并将该调研表提供给华为云技术支持人员进行迁移评估,以确保迁移项目能顺利实施。
file.list_directory('obs://bucket_name', recursive=True) 如果文件较多,请您耐心等待,最终文件路径信息会在提示信息之后显示。 父主题: 一般性问题
如果某一列的取值只有一种,会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。
如果某一列的取值只有一种,会被视为无效列。请确保标签列的取值至少有两个且无数据缺失。 标签列指的是在训练任务中被指定为训练目标的列,即最终通过该数据集训练得到模型时的输出(预测项)。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列(列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%)。
dataset_type=None, data_sources=None, work_path=None, **kwargs) 根据数据类型创建数据集,用户可以在相同的数据集上创建不同类型的标注任务,如在图像数据集上创建图像分类、物体检测等标注任务。 create_dataset(session
TfServingBaseService class MnistService(TfServingBaseService): # 预处理中处理用户HTTPS接口输入匹配模型输入 # 对应上述训练部分的模型输入为{"images":<array>} def _preprocess(self
模型初始化 使用MindSpore Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息,然后构建推理模型,获取输入数据,模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示: # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite