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json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; # 本示例以password保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_PASSWORD。 __PASSWORD = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_PASSWORD"]
Data项中输入性能数据所在的Notebook本地或OBS路径,单击Submit按钮。界面参考下图。 图6 对比两份性能数据 性能诊断插件支持设置高级参数,当前支持的高级参数列表如下表所示。 表1 高级参数介绍 序号 键 默认值 是否必填 说明 1 cann_version 8.0.RC1
array(image) # NHWC # AIPP should use RGB format. # mean reg is applied in AIPP. # Transpose is applied in AIPP tensor = NNTensor(image)
json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code,
vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code,
在JupyterLab文件列表中,选择需要下载的文件,单击右键,在操作菜单中选择“Download”下载至本地。 下载的目的路径,为您本地浏览器设置的下载目录。 图1 下载文件 从JupyterLab中下载大于100MB的文件到本地 大于100MB的文件需要先从Notebook中上传到
3 输入摘要信息。 4 编辑技术文章的内容。右侧可以选择使用“富文本编辑器”或“markdown”方式编辑内容,也可上传附件,支持rar,zip,doc,docx,xls,xlsx,ppt,pptx,pdf,txt格式的附件,单个附件大小不超过20M,最多可传5个附件。 编辑AI说
模型的大小。 健康检查 如果元模型来源于对象存储服务/容器镜像,显示健康检查状态。当健康检查为开启时,会根据您启用的探针显示对应探针的参数设置情况。 启动探针:用于检测应用实例是否已经启动。如果提供了启动探针(startup probe),则禁用所有其他探针,直到它成功为止。如果
模型基本信息参数说明 参数名称 说明 名称 模型名称。支持1~64位可见字符(含中文),名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 版本 设置所创建模型的版本。第一次导入时,默认为0.0.1。 说明: 模型创建完成后,可以通过创建新版本,导入不同的元模型进行调优。 描述 模型的简要描述。
ckpt的代码,使能读取前一次训练保存的预训练模型。 在ModelArts训练中实现增量训练,建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时,设置训练“输出”参数为“train_url”,在指定的训练输出的数据存储位置中保存Checkpoint,且“预下载至本地目录”选择“下载”。选
清理镜像构建缓存 (只支持ModelArts Notebook里使用)。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 (只支持已安装docker环境的ECS)。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
HttpEntity entity = MultipartEntityBuilder.create().addBinaryBody("images", file).setContentType(ContentType.MULTIPART_FORM_DATA).setCharset(Consts
"ecs:serverKeypairs:list", "ecs:serverKeypairs:get", "ecs:serverKeypairs:delete", "ecs:serverKeypairs:create"
否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”,存在创建并使用的工作空间,以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示appsecret。 app_ids 否 Array of strings
模型大小,单位为字节数。 model_status String 模型状态,取值为:publishing/published/failed。 description String 模型描述信息。 execution_code String 执行代码存放的OBS地址,名称固定为“customize_service
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:
911版本仅是使用run_type来指定训练的类型,只能区分 预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段,全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略,以及和llama-factory对齐,6.3.912版本调整以下参数: 新增 STAGE,表示训练的阶段,可以选择的参数包括: