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--tokenizer-name-or-path:tokenizer的存放路径,与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 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。
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}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{service_name}下生成多少次结果。 单独的评测结果如下: {eval_dataset}-{timestamp} # 例如: mmlu-20240205093257
pt模型转onnx模型。以转换yolov8n.pt为例,执行如下命令,执行完会在当前目录生成yolov8n.onnx文件。 python pt2onnx.py --pt yolov8n.pt onnx模型转mindir格式,执行如下命令,转换完成后会生成yolov8n.mindir文件。 converter_lite
Notebook平台,Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 将自定义的推理文件和模型配置文件保存在训练生成的模型文件目录下。如训练生成的模型保存在“/home/ma-user/work/tensorflow_mlp_mnist_local_mode/trai
发布数据 在AI Gallery中,您可以将个人数据集分享给他人使用。 ModelArts数据管理模块在重构升级中,对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择发布OBS或本地的数据集。 前提条件 本地或对象存储服务(OBS)中已准备好待发布的数据集,或ModelArts的数据集列表存在待发布的数据集。
<NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次,则会在{service_name}下生成多少次结果。 单独的评测结果如下: {eval_dataset}-{timestamp} # 例如: mmlu-20240205093257
<NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
支持同时购买多台机器,输入值必须在1到10之间。 若有多台机器资源,会生成对应多笔订单,需逐一支付每笔订单,不可合并支付。 单击“立即创建”,完成实例的创建,随后进入付款界面。 支付对应资源的订单。 图8 支付订单 若有多台机器资源,会生成对应多笔订单,需逐一支付每笔订单,不可合并支付。 支付完
Administrator权限。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/authorizations 表1 路径参数
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执行训练启动命令后,等待模型载入,当出现“training”关键字时,表示开始训练。训练过程中,训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。