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ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
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/
径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径，且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。 在“数据集概览页”
input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id
在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下，您可以在筛选条件区域，添加筛选条件，快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示，您可以设置一个或多个选项进行筛选。 难例集：难例或非难例。 标签：您可以选择全部标签，或者基于您指定的标签，选中其中一个或多个。 样本创建时间：1个
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
arts/user-job-dir/code/train.py”。可通过以下方式使用指定的“conda env”启动训练： 方式一：为镜像设置正确的“DEFAULT_CONDA_ENV_NAME”环境变量与“ANACONDA_DIR”环境变量。 ANACONDA_DIR=/home/ma-user/anaconda3
String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name 否 String 表格数据集，DLI队列名。
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。
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/
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
NoDiscount instance_num Integer 当前用户创建的该规格实例的数量。 duration Integer 启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”
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。
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
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
peft版本升级到0.12.0 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
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
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