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指令监督微调,复制tune_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练,复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 PPO强化训练,先进行RM奖励训练任务后,复制ppo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml内容。 RM奖励训练,复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo
数据格式化时使用的前缀。 instruction_template String 数据格式化时使用的指令模板。 response_template String 数据格式化时使用的回答模板。 lora_alpha int Lora scaling的alpha参数。 lora_dropout
所有监控指标。 方式三:通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时,用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板,为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果,使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
├── model.py # 发送请求的模块,在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai,atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本,建立线程池发送请求,并汇总结果
法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。从项目管理角度上需要增加一个AI项目的工作流程机制管理,流程管理不是一个简单的流水线构建管理,它是一个任务管理体系。 这个工具需要具备以下的能力: 流程分析:沉淀行业样例流水线,帮助用户能快速进行AI项目的参考设计,启动快速的AI项目流程设计。
自定义数据:地址为代码包AscendFactory/data目录下 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen",则使用QWEN模板进行训练,模板选择可参照表1中的template列 max_samples 50000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量
提前终止自动化搜索作业的某个trial 提前终止自动化搜索作业的某个trial。 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的信息。 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 获取自动化搜索作业yaml模板的内容。 表8 训练作业标签管理接口 API 说明 创建训练作业标签 创建训练作
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
“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。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题: Standard数据准备
“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。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题: Standard数据准备
多模态检索:这是指利用多种数据模态(如文本、图像、视频、音频等)进行信息检索的技术,旨在通过整合不同形式的数据,提供更精准的结果。 综上所述,多模态不仅仅是简单的特征融合,而是涵盖了广泛的理论基础及实践应用。这里的多模态是指多模态理解。 约束限制 机器以及最大卡数见各模型支持的最小卡数和最大序列。
数据来源列表,与data_source二选一。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 否 TemplateParam object 数据处理模板,如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理任务的工作目录。
成的文本数据集,用于预训练。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。 --seq-length:要处理的最大seq length。 --workers:设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。
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数据处理任务ID。 task_version_id String 数据处理任务的版本ID。 template TemplateParam object 算法模板,如算法ID和参数等。 unmodified_sample_count Integer 处理后无修改的图片数量。 update_time Long