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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
）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
动完成数据预处理和权重转换的过程。 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，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文
）的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过Notebook环境编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
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
lization-jobs 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求消息 请求参数如表2所示。 表2 请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 job_name
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
据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； USER_PROCESSED_DATA_DIR /home/ma-user/work/process_data 【可选】如已有预处理完成数据可指定此目录,训练过程中会优先加载此目录，跳过数据预处理过程；默认无此参数，用户自定义自行添加 ORIGINAL_HF_WEIGHT
ModelArts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labele
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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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
LLama-Factory ShareGPT指令微调数据：ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集，主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个
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
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total Integer 查询到当前用户名下的所有Workflow总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow总数。 items Array of Workflow objects 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow详情。
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、在容器中使用ma-user用户， vLLM使用transformers版本与awq冲突，需要切换conda环境，运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 conda create
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