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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。
conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件,如果机器无法访问huggingface网站,则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager):
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
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本,仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中,创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题: 使用窍门
支持发布至市场 将产生的模型发布至AI Gallery,共享给其他用户。 支持创建新版本 创建新版本,仅支持从ModelArts训练作业、OBS、模型模板、或自定义镜像中选择元模型。无法从原自动学习项目中,创建新版本。 支持删除模型或其模型版本 父主题: Standard自动学习
“obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz,下载“mnist
AlpacaStyleInstructionHandler:使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler:使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 其他参数设置,详解如下: 参数 示例值 参数说明 stage
3:失败 4:停止 task_id String 数据处理任务ID。 template TemplateParam object 数据处理模板,如算法ID和参数等。 version_count Integer 数据处理任务的版本数量。 version_id String 数据处理任务对应的数据集版本ID。
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。
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。
行动规则即为告警触发时,AOM以怎样的方式来告知用户。启用告警行动规则后,系统根据关联SMN主题与消息模板来发送告警通知。更多详情请参考AOM用户指南。 根据界面提示填写行动规则名称,选择行动规则类型,选择上一步创建的主题,选择消息模板,然后单击“确定”。 图6 新建告警行动规则 在之前打开的“创建告警规则”
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。
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。
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。
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。
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
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式,离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
脚本中添加收集Summary相关代码。 TensorFlow引擎的训练脚本中添加Summary代码,具体方式请参见TensorFlow官方网站。 注意事项 运行中的可视化作业不单独计费,当停止Notebook实例时,计费停止。 Summary文件数据如果存放在OBS中,由OBS单
Studio大模型即服务平台(下面简称为MaaS),使用Qwen2-7B模型可以实现新闻自动分类,能够高效处理和分类大量新闻内容。 该解决方案可以应用于如下场景: 新闻门户网站: 自动将新闻内容归类到相应板块,如科技、体育或国际新闻,以提升用户体验和内容检索效率。 社交媒体平台: 对用户分享的新闻链接进行智能分类,帮助用户迅速定位到感兴趣的话题。