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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”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。
例如,训练集中的标签共有4个,验证集中的标签只有3个。 处理方法 请您保持数据中训练集和验证集的标签数量一致。 父主题: 预置算法运行故障
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。
当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证,不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证,建议使用开源MME数据集和工具(GitHub - BradyFU/Awesome-Multimodal-Large-Language-Models at Evaluation)。
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”加“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例;“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。
原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在,可能由于在发布数据集版本进行数据切分时,训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集,所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据,切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。 父主题: 训练作业运行失败
本文详细介绍如何使用自定义镜像完成模型的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包,镜像包规范可参考创建模型的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务:验证自定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。
本文详细介绍如何使用自定义镜像完成AI应用的创建,并部署成在线服务。 操作流程如下: 本地构建镜像:在本地制作自定义镜像包,镜像包规范可参考创建AI应用的自定义镜像规范。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务:验证自定义镜像的API接口功能,无误后将自定义镜像上传至SWR服务。
验证ECS权限。 在左上角的服务列表中,选择ECS服务,进入ECS管理控制台。 在ECS管理控制台,单击右上角的“购买弹性云服务器”,如果能正常打开页面,表示当前用户具备ECS的操作权限。 验证VPC权限。 在左上角的服务列表中,选择VPC服务,进入VPC管理控制台。
验证OBS权限。 在左上角的服务列表中,选择OBS服务,进入OBS管理控制台。 在OBS管理控制台,单击右上角的“创建桶”,如果能正常打开页面,表示当前用户具备OBS的操作权限。 验证SWR权限。 在左上角的服务列表中,选择SWR服务,进入SWR管理控制台。
GP Vnt1裸金属服务器用PyTorch报错CUDA initialization:CUDA unknown error 问题现象 在Vnt1 GPU裸金属服务器(Ubuntu18.04系统),安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc
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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。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。
本章节介绍如何进行静态benchmark验证。
精度测试 benchmark工具用于精度验证,主要工作原理是:固定模型的输入,通过benchmark工具进行推理,并将推理得到的输出与标杆数据进行相似度度量(余弦相似度和平均相对误差),得到模型转换后的精度偏差信息。
本章节介绍如何进行静态benchmark验证。
问题现象 原因分析 通过查看日志发现本地vscode-scp-done.flag显示成功上传,但远端未接收到。 解决方法 关闭VS Code所有窗口后,回到ModelArts控制台界面再次单击界面上的“VS Code接入”按钮。 父主题: VS Code连接开发环境失败故障处理
如果想使用消息通知,需要在创建训练作业时开启“事件通知”功能。 具体计费可见消息通知服务价格详情。
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