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代码。如下示例中，请创建命名为“test-modelarts”的桶，并创建如表1所示的文件夹。 创建OBS桶和文件夹的操作指导请参见创建桶和新建文件夹。 请确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。 表1 OBS桶文件夹列表 文件夹名称 用途 obs://test-mod
json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4.43.2 其它模型，容器内执行以下步骤：
/v1/{project_id}/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 事件所属资源类型。可选值为pools，表示资源池。
orks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labelSelector 否 String 标签筛选。 limit 否 Integer
[output.get_data_to_numpy() for output in outputs] # 后处理... 为了同时兼容onnx模型和mindir模型都能够在适配后的pipeline中运行，需要对于Model进行封装。MsliteModel各参数模型说明已给出，根据模型初始
-api 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务编号，可通过查询服务列表获取。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型
ame} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 network_name 是 String 网络资源名称。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型
字段名称，例如：苹果是红色的。 code_type：预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时，prefix和 input会拼接成一段文字，作为human字段，提出问题，而output字段会作为gpt字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集
字段名称，例如：苹果是红色的。 code_type：预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时，prefix和 input会拼接成一段文字，作为human字段，提出问题，而output字段会作为gpt字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集
mox mox.file.remove('obs://bucket_name/sub_dir_0', recursive=True) 移动和复制操作 移动一个OBS文件或文件夹。移动操作本身是用“复制+删除”来实现的。 一个OBS文件移动到另一个OBS文件，例如将“obs://bucket_name/obs_file
全部驳回：已经通过的样本，需要重新标注，下次验收时重新进行审核。 剩余全部通过：已经驳回的会驳回，其余会自动验收通过。 剩余全部驳回：样本抽中的通过的，不需要标注了，未通过和样本未抽中的需要重新标注验收。 图10 完成验收 查看验收报告 针对进行中或已完成的标注任务，都可以查看其验收报告。登录管理控制台，选择“数
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。 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。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径
──╯ 具体支持如下使用场景： 上传单个文件 上传多个文件 上传单个文件到指定仓库目录 上传整个文件夹 准备工作 获取“repo_id”和待上传的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页，单击复制完整的资产名称，如图1所示，获取到的信息即为“re
字段名称，例如：苹果是红色的。 code_type：预训练json文件编码 默认utf-8 当转换为share gpt格式时，prefix和 input会拼接成一段文字，作为human字段，提出问题，而output字段会作为gpt字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集
in/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/ 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。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径
k8s Cluster运行的，需要购买并开通k8s Cluster资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练
ents 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 表2 Query参数 参数 是否必选
描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述
in/processed_for_input/llama2-13b/data/pretrain/ 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。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径
orks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 apiVersion 是 String API版本。可选值如下： v1
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