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1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，可编辑参数以及详细介绍如下。以 llama2-70b
volcano job形式下发lite池集群。训练测试用例使用NLP的bert模型，详细代码和指导可参考Bert。 图1 任务示意图 操作步骤 拉取镜像。本测试镜像为bert_pretrain_mindspore:v1，已经把测试数据和代码打进镜像中。 docker pull swr
Turbo存储加速的具体方案请查看： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后，在ModelArts Standard中创建训练作业时，设置训练“SFS Turbo”，在“文件系统”中选择SFS Turbo实例名称
modelarts.workflow.client.job_client import JobClient session初始化 # 如果您在本地IDEA环境中开发工作流，则Session初始化使用如下方式 # 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配
标签。当无法添加某个关系标签时，界面将显示一个红色的叉号，如图2所示。 图1 实体标签和关系标签的示例 图2 无法添加关系标签 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下
录。 单击“确定”，自动跳转至AI Gallery的个人中心“我的下载”页签。等待五分钟左右下载完成即可。 图2 下载数据集 订阅工作流 登录ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“开发空间>Workflow”，进入Workflow详情页。 在详情页的Workflow列表区域，单击“前往AI
FILE_PATH String 是 Dockerfile文件所在的路径。 -t / --target String 否 表示构建生成的tar包保存在本地的路径，默认是当前文件夹目录。 -swr / --swr-path String 是 SWR镜像名称，遵循organization/ima
评测动态性能脚本 ├── generate_dataset.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── benchmark_utils.py # 工具函数集 ├── benchmark.py # 执行静态，动态性能评测脚本 执行性能测试脚本前，需先安装相关依赖。 pip install
--working-dir String 否 运行算法时所在的工作目录。 --local-code-dir String 否 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。 --user-command String 否 自定义镜像执行命令。需为/home下的目录。 当code-dir以file://为前缀时，当前字段不生效。
图像色彩的丰富程度”。“物体检测”支持所有的分析指标。目前ModelArts支持的所有分析指标请参见支持分析指标及其说明。 数据特征分析 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 选择对应的数据集，单击操作列的“更多 >
非必填。表示训练step迭代次数，会进行自动计算得出。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_IT
非必填。表示训练step迭代次数，会进行自动计算得出。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 SAVE_INTERVAL 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值>=TRAIN_ITERS时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<TRAIN_IT
"annotation": … } 为了说明方便，下面的Manifest例子格式化为多行的json对象。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成，其文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便，ModelArts数
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