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[Schedule(op_type='stop', time_unit='HOURS', duration=1)] # (可选)设置在线服务运行时间 ) 参数“model_id”代表将部署成在线服务的模型。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。
将被一并删除。 其中,“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”,“Team Manager”只能设置为一个人。 需要注意的是:目前不支持从标注任务中删除labeler。labeler的标注必须通过审核后,才能同步到最终结果,不支持单独分离操作。
件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀字段名称,例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None,此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name:预训练json文件的指令输入字段名称,例如:请问苹果是什么颜色。
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取值范围大于0并且大于等于(endTimeInMillis - startTimeInMillis) / (60 * 1000) - 1 当开始时间与结束时间都设置为-1时,系统会将结束时间设置为当前时间UTC毫秒值,并按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间。如:-1
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下,建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}(例如使用SFS Turbo的路径:/mnt/sfs_turbo/)
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py”文件进行模型量化,量化时间和模型大小有关,预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
时需清理运行Notebook实例时存储到云硬盘中的数据和其他存储到对象存储服务中的数据,以免继续扣费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能,当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时,系统自动发送短信和邮件提醒。 当产生欠费后,请您及时充值使可用额度大于0。
创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致 如果使用的是ModelArts提供的基础镜像创建模型,健康检查URL默认必须为/health。 图4 设置健康检查URL 模型推理代码customize_service.py编写有问题 如果模型推理代码customize_service.py编
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”,TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 htt
格式的模板: 支持Alpaca格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板:
格式的模板: 支持Alpaca格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sharegpt格式的数据,DATA_TYPE 环境变量需设置为 SharegptStyleInstructionHandler 已支持的系列模型模板:
resource_requirements Array of resource_requirements objects 算法资源约束,可不设置。设置后,在算法使用于训练作业时,控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config advanced_config object
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
ModelArts标注数据丢失,看不到标注过的图片的标签 如何将某些图片划分到验证集或者训练集? 物体检测标注时除了位置、物体名字,是否可以设置其他标签,比如是否遮挡、亮度等? ModelArts数据管理支持哪些格式? 旧版数据集中的数据是否会被清理? 数据集版本管理找不到新建的版本
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网:https://docs
V1版本修改:file_io._NUMBER_OF_PROCESSES=1 V2版本修改:可以 file_io._LARGE_FILE_METHOD = 1,将模式设置成V1然后用V1的方式修改规避,也可以直接file_io._LARGE_FILE_TASK_NUM=1。 复制文件夹时可采用: mox.file
Lite进行推理时一般需要先设置目标设备的上下文信息,然后构建推理模型,获取输入数据,模型预测并得到最终的结果。一个基础的推理框架写法如下所示: # base_mslite_demo.py import mindspore_lite as mslite # 设置目标设备上下文为Ascend,指定device_id为0。