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6.3.908-xxx/aigc_inference/torch_npu/diffusers/0_21_2/ascend_diffusers cat README.md python examples/sd_inference_example.py --sdxl --model_id
例如mmlu,可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。
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图1 选择IAM子用户 联邦用户:输入联邦用户的用户名或用户ID。 图2 选择联邦用户 委托用户:选择委托名称。使用账号A创建一个权限委托,在此处将该委托授权给账号B拥有的委托。在使用账号B登录控制台时,可以在控制台右上角的个人账号切换角色到账号A,使用账号A的委托权限。
例如mmlu,可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。
例如mmlu,可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。
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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样例配置文件、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
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-
Standard自动学习 ModelArts通过机器学习的方式帮助不具备算法开发能力的业务开发者实现算法的开发,基于迁移学习、自动神经网络架构搜索实现模型自动生成,通过算法实现模型训练的参数自动化选择和模型自动调优的自动学习功能,让零AI基础的业务开发者可快速完成模型的训练和部署。
conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地: # run on terminal docker cp ${your_container_id
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-
ModelArts Standard资源监控概述 为了满足用户对资源使用的监控诉求,ModelArts Standard提供了多种监控查看方式。 方式一:通过ModelArts Standard控制台查看 您在可通过ModelArts控制台的总览页或各模块资源监控页签查看监控指标。
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准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 获取配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-6.3.905-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx
数据集如何切分 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”,数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后,“验证集比例”自动填充。“训练集比例
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表,可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
欠费说明 用户在使用云服务时,账户的可用额度小于待结算的账单,即被判定为账户欠费。欠费后,可能会影响云服务资源的正常运行,请及时充值。 欠费原因 已购买资源包,但使用量超出资源包额度或资源包属性与桶属性不匹配,进而产生按需费用,同时账户中的余额不足以抵扣产生的按需费用。请参考如何查看
自动学习/Workflow计费项 计费说明 在ModelArts自动学习和Workflow中进行模型训练和推理时,会使用计算资源和存储资源,会产生计算资源和存储资源的累计值计费。具体内容如表1所示。 计算资源费用: 如果运行自动学习作业/Workflow工作流时,使用专属资源池进行模型训练和推理
如何将某些图片划分到验证集或者训练集? 目前只能指定切分比例,随机将样本划分到训练集或者验证集,不支持指定。 切分比例的指定: 在发布数据集时,仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后,需设置对应的训练验证比例