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基于原始pth模型前向推理 output = model_inference(input_data) # 保存网络输出节点名称、维度、shape及输出到本地文件 with open("output_data.txt", "w") as f: f.write("output_node_name 2
unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager): 57 #metadata_path
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包和权重文件 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
样本ID，通过OBS路径的md5生成。 signed_new_source String 签名后的处理后样本地址。 signed_origin_source String 签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示
Standard资源池 ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 专属资源池购买后，中途扩容了一个节点，如何计费？ 共享池和专属池的区别是什么？ 如何通过ssh登录专属资源池节点？ 训练任务的排队逻辑是什么？ 专属资源池下的在线
登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。
准备代码 本教程中用到的训练推理代码和如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示，模型列表、对应的开源权重获取地址如表2所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6
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171ba0b3"。该问题会导致代码安装失败，会在后续版本修复。 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。 “job_config”字段下的“parameters_customization”表示是否支持自定义超参，此处填true。
表8 SWRImage 属性 描述 是否必填 数据类型 swr_path 容器镜像的SWR路径 是 str 示例： example = SWRImage(swr_path = "**") # 容器镜像地址，用于模型注册节点的输入 表9 GalleryModel 属性 描述 是否必填
# 推理工具 代码上传至OBS 将AscendSpeed代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。
device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。
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登录OBS管理控制台，在ModelArts同一区域内创建桶。如果已存在可用的桶，需确保OBS桶与ModelArts在同一区域。 参考上传文件，将本地数据上传至OBS桶中。如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。
device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。
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device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。
本功能不可用。相关高危命令如：apt-get upgrade。 高 如果需要升级/修改，请联系华为云技术支持。 切换或者重置操作系统。 服务器在进行过“切换或者重置操作系统”操作后，EVS系统盘ID发生变化，和下单时订单中的EVS ID已经不一致， 因此EVS系统盘将不支持扩容，
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