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error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码,调用成功时无此字段。 error_solution String 调用失败时的提示解决信息,调用成功时无此字段。 父主题: 训练作业
/scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径
/scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 选择用户自己的专属资源池,以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况,用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置,并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径:输入镜像容器中的工作路径
计费示例 以下案例中出现的费用价格仅供参考,实际价格请参见各服务价格详情。 示例:使用公共资源池。计费项:计算资源费用 + 存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个的训练作业,使用规格为CPU: 8 核 32GB、计算节点个数为1个(单价:3.40 元/小
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及模型按需部署能力,帮助用户快速创建和部署AI应用,管理全周期AI工作流。 “一站式”是指AI开发的各个环节,包括数据处理、算法开发、模型训练、创建AI应用、AI应用
团队标注的数据分配机制是什么? 目前不支持用户自定义成员任务分配,数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例,无法平均分配时,则将多余的几张图片,随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时,部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler,比如10000
自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文
重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 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
换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换,可通过编辑 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。 如果用户希望自定义参数进行
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。 数据集下载 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。这些指令数据可以用来
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。 数据集下载 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。这些指令数据可以用来
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。这些指令数据可以用来
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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。这些指令数据可以用来
--inputShape="input.1:1,3,224,224" --device=Ascend 为了简化用户使用,ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行模型转换,具体使用方式参考Tailor指导文档。 推理应用适配 MindSpore Lite提供了JAVA/C++/Python
error_code String 调用失败时的错误码,具体请参见错误码,调用成功时无此字段。 error_solution String 调用失败时的提示解决信息,调用成功时无此字段。 父主题: 训练作业
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
kenizers/llama2-13B 该参数为tokenizer文件的存放地址。默认与ORIGINAL_HF_WEIGHT路径相同。如果用户需要将Hugging Face权重与tokenizer文件分开存放时,则需要修改参数。 INPUT_PROCESSED_DIR /home
示输出日志的频率。在训练大规模模型时,可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 用户自定义执行数据处理脚本修改参数说明 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以 llama2 为例。 方法一:用户可打开scripts/llama2/1_preprocess_data.sh脚本