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用户只创建了一个未标注完成的数据集,需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后,对导入的新数据进行人工标注。 数据准备:提前在ModelArts管理控制台创建一个数据集。 from modelarts import workflow as wf # 通过LabelingStep给输入的数据
启动文件所在的目录 project_root = os.path.dirname(current_path) # 工程的根目录,对应ModelArts训练控制台上设置的代码目录 otherfile_path = os.path.join(project_root, "otherfileDirectory"
使用客户端上传镜像,镜像的每个layer大小不能大于10G。 上传镜像的容器引擎客户端版本必须为1.11.2及以上。 连接容器镜像服务。 登录容器镜像服务控制台。 单击右上角“创建组织”,输入组织名称完成组织创建。请自定义组织名称,本示例使用“deep-learning”,下面的命令中涉及到组织
必须修改。加载tokenizer与Hugging 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
启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 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/ll
启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 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/ll
必须修改。加载tokenizer与Hugging 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
1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台,进入“模型管理”页面中,单击“创建模型”,进入模型创建页面,设置相关参数如下: 元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。 选择元模型:从OBS中选择一个模型包。
HCCL通信相关环境变量,通常无需设置该环境变量,建议unset该环境变量。具体参考拥塞控制与纠错配置策略 HCCL_RDMA_SL HCCL通信相关环境变量,通常无需设置该环境变量,建议unset该环境变量。具体参考拥塞控制与纠错配置策略 ACLNN_CACHE_LIMIT 用于缓存cann侧的
本案例场景为在开发环境中构建并调试推理镜像,在Notebook中制作自定义镜像,然后将调试完成的镜像导入ModelArts的模型管理中,并部署上线。 使用主用户账号登录管理控制台,单击右上角用户名,在下拉框中选择“统一身份认证”,进入统一身份认证(IAM)服务。 添加部署上线使用权限。在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理
存在四通道图片,智能标注任务将运行失败,因此,请从数据集中删除四通道图片后,再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“数据准备 > 数据标注”,进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中,选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作
1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台,进入“模型管理”页面中,单击“创建模型”,进入模型创建页面,设置相关参数如下: 元模型来源:选择“从对象存储服务(OBS)中选择”。 选择元模型:从OBS中选择一个模型包。
String MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下: 0:普通集群 1:安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String
Key Id),SK(Secret Access Key)。 图1 credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤: 注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”,进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证,下载密钥,并妥善保管。
启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 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/ll
启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 ModelLink微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下: --input:原始数据集的存放路径。
启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 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/work/
启动的工作进程数。 --log-interval:是一个用于设置日志输出间隔的参数,表示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 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/ll
float”报错,按照报错提示修改为“float”即可。 图1 预处理数据报错 数据预处理完成标识。 图2 数据预处理完成 新建data目录并移动处理好的数据。 mkdir data mv meg-gpt2* ./data mv gpt2* ./data 步骤2 单机单卡训练 本
在Stable Diffusion迁移适配时,更多的时候是在适配Diffusers和Stable Diffusion WebUI,使其能够在昇腾的设备上运行。其中,Diffusers遵循了Huggingface的“single-file policy”的设计原则,它的三个主要模块Pipe