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GPT2(Generative Pre-trained Transformer 2),是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型,是一个基于Transformer且非常庞大的语言模型。它在大量数据集上进行了训练,直接运行一个预训练好的GPT-2模型:给定一个
参数类型 描述 name String 资产名称。 type String 资产类型,枚举如下: algorithm:算法 algorithm2:新算法 model:模型算法 content_id String 资产ID,可在AI Gallery中获取。 subscription_id String
ENV_AG_TRAIN_OUTPUT_DIR 训练产物文件存放路径。训练产物将被保存到该路径。训练任务结束后,由AI Gallery平台将该目录上传到新模型的仓库中。 “/home/ma-user/.cache/gallery/output” ENV_AG_USER_METRICS_LOG_PATH
参数类型 描述 name String 资产名称。 type String 资产类型,枚举如下: algorithm:算法 algorithm2:新算法 model:模型算法 content_id String 资产ID,可在AI Gallery中获取。 subscription_id String
${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。 Step6 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user
导出数据集版本的名称。 export_dest 否 String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name 否 String 导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path
导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name String 导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path
${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。 Step6 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user
导出数据集版本的名称。 export_dest String 数据集导出类型。可选值如下: DIR:导出到OBS(默认值) NEW_DATASET:导出到新数据集 export_new_dataset_name String 导出新数据集的名称。 export_new_dataset_work_path
${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID,即第四步中生成的新镜像id,在宿主机上可通过docker images查询得到。 步骤六 启动推理服务 进入容器。 docker exec -it -u ma-user