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选择在模型的输出结果中选择概率最高的前K个结果。 20 在对话框中输入问题,查看返回结果。 输入的问题需要添加如下prompt,其中“{title}”要换成待判断的新闻标题,“{key_word}”要换成待判断的新闻关键词。 你是一位资深的新闻从业者,现在需要依据新闻标题和关键词对新闻进行分类。接下来你
练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_H
服务账户或组”窗口,单击“高级”,输入用户名, 单击“立即查找”按钮,显示用户搜索结果列表。 选择您的用户账户,然后单击“确定”(大约四个窗口)以关闭所有窗口。 图1 添加所有者 完成所有操作后,再次关闭并打开VS Code并尝试连接到远程SSH主机。备注:此时密钥需放到.ssh文件夹中。
准备好需要批量处理的数据,并上传至OBS目录。 已在OBS创建至少1个空的文件夹,用于存储输出的内容。 背景信息 用户最多可创建1000个批量服务。 根据模型定义的输入请求不同(JSON文本或文件),不同的模型输入,需要填写的参数不同。当模型输入为JSON文件时,则需要根据配置
如果报错路径为训练数据路径,需要在以下两个地方完成适配,具体适配方法请参考自定义算法适配章节的输入输出配置部分: 在创建算法时,您需要在输入路径配置中设置代码路径参数,默认为“data_url”。 您需要在训练代码中添加超参,默认为“data_url”。使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。
--max-tokens:输入+输出限制的最大长度,模型启动参数--max-input-length值需要大于该值 --max-prompt-tokens:输入限制的最大长度,推理时最大输入tokens数量,模型启动参数--max-total-tokens值需要大于该值,tokenizer建议带tokenizer
该接口支持上传本地文件和文件夹至OBS,支持下载OBS文件和文件夹至本地,推荐使用该接口。 示例代码 在ModelArts 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。 from modelarts.session import Session
练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_H
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例
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练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_H
FullAccess权限。 SWR OperateAccess 必选 密钥管理服务 当子账号使用ModelArts Notebook的SSH远程功能时,需要配置子账号密钥管理服务的使用权限。 KMS CMKFullAccess 可选 IEF智能边缘平台 授予子账号智能边缘平台使用权限,M
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”,然后在跳出的登录指定窗口,单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令,即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后,使用下列示例
able_segments:False;llava多卡启动时需要关闭虚拟内存扩展;开启时可能提升模型性能。允许分配器最初创建一个段,然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。 --image-input-type:图像输入模式,pixel_values and image_features;
练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量:ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH、ORIGINAL_HF_WEIGHT。 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH:训练时指定的输入数据集路径。 ORIGINAL_H