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max_model_len。 解决方法:修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
max_model_len。 解决方法:修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
String 批量任务输入数据的OBS路径。 dest_path 是 String 批量任务输出结果的OBS路径。 req_uri 是 String 批量任务中调用的推理接口,即模型镜像中暴露的REST接口,需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理;如使用Mod
根据容器日志进行排查,查看健康检查接口失败的具体原因。 镜像健康检查配置问题,需修复代码后重新制作镜像创建AI应用后部署服务。了解镜像健康接口配置请参考模型配置文件编写说明中health参数说明。 AI应用健康检查配置问题,需重新创建AI应用或者创建AI应用新版本,配置正确的健康检查,使用新的AI应用
一般情况都是AI应用的端口配置有问题。建议您首先检查创建AI应用的端口是否正确。 处理方法 AI应用的端口没有配置,默认为8080,如您在自定义镜像配置文件中修改了端口号,需要在部署AI应用时,配置对应的端口号,使新的AI应用重新部署服务。 如何修改默认端口号,请参考使用自定义镜像创建在线服务,如何修改默认端口。
参数设置 当使用自定义镜像部署推理服务时,如果自定义镜像的“模型文件”中上传了“gallery_inference/inference_params.json”文件,则此处会显示inference_params文件里的参数配置项,支持修改自定义镜像的部署参数。 计算规格选择 -
文本分类的标签类型。可选值如下: 0:标签和文本分离,以固定后缀“_result”区分。如:文本文件是“abc.txt”,标签文件是“abc_result.txt”。 1:默认值,标签和文本在一个文件内,以分隔符分离。文本与标签,标签与标签之间的分隔符可通过text_sample_sep
max_model_len。 解决方法:修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
max_model_len。 解决方法:修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
max_model_len。 解决方法:修改config.json文件中的"seq_length"的值,"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模型对应的路径下,例如:/data/nfs/benchmark/tokeniz
generate_dataset.py脚本执行参数说明如下: --dataset:数据集保存路径,如custom_datasets.json --tokenizer:tokenizer路径,可以是HuggingFace的权重路径。 --min-input:输入tokens最小长度,可以根据实际需求设置。
--dataset:数据集保存路径,如custom_datasets.json。 --tokenizer:tokenizer路径,可以是HuggingFace的权重路径。backend取值是openai时,tokenizer路径需要和推理服务启动时--model路径保持一致,比如--model
创建导出任务 将当前数据集的样本导出到指定的OBS路径下。仅支持图像分类、物体检测、图像分割和自由格式数据集。 dataset.export_data(path) 示例代码 导出数据集到OBS目录 from modelarts.session import Session from
ath”参数。其中“log_dir”参数建议设置为一个新的目录,“checkpoint_path”参数设置为上一次训练结果输出路径,如果是OBS目录,路径填写时建议使用“obs://”开头。 如果标注数据中的标签发生了变化,在运行“mox.run”前先执行如果标签发生变化的操作。
alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 多机情况下,只有在rank_0节点进行数据预处理,转换权重等工作,所以原始数据集和原始权重,包括保存结果路径,都应该在共享目录下。 父主题: 准备工作
-r OBS支持多种文件上传方式,当文件少于100个时,可以在OBS Console中上传,当文件大于100个时,推荐使用工具,推荐OBS Browser+(win)、obsutil(linux)。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内容如下,并将其上传至OBS桶的demo文件夹中:
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂
${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录,目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂