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json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn
Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS
Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS
且配置ModelArts用户OBS相关的最小化权限项为例,指导您进行自定义策略配置。 如果一个自定义策略中包含多个服务的授权语句,这些服务必须是同一属性,即都是全局级服务或者项目级服务。 由于OBS为全局服务,ModelArts为项目级服务,所以需要创建两条“作用范围”别为“全局
GLMv4 glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明: glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 22 mistral mistral-7b https://huggingface
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且配置ModelArts用户OBS相关的最小化权限项为例,指导您进行自定义策略配置。 如果一个自定义策略中包含多个服务的授权语句,这些服务必须是同一属性,即都是全局级服务或者项目级服务。 由于OBS为全局服务,ModelArts为项目级服务,所以需要创建两条“作用范围”别为“全局
Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS
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Turbo HPC型文件系统为用户提供一个完全托管的共享文件存储。SFS Turbo文件系统支持无缝访问存储在OBS对象存储桶中的对象,用户可以指定SFS Turbo内的目录与OBS对象存储桶进行关联,然后通过创建导入导出任务实现数据同步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到SFS
GLM-4 glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明: glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作
GLMv4 glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明: glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 22 mistral mistral-7b https://huggingface
json文件中添加对应seed配置即可。 msprobe工具提供了seed_all接口用于固定网络中的随机数。如果客户使用了工具但取用了其他随机种子,则必须使用客户的随机种子固定随机性。 函数原型 from msprobe.pytorch.common import seed_all seed_all(seed=1234
目前只有“图像分类”和“物体检测”类型的标注作业支持智能标注功能。 启动智能标注时,需标注作业存在至少2种标签,且每种标签已标注的图片不少于5张。 启动智能标注时,必须存在未标注图片。 启动智能标注前,保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 检查用于标注的图片数据,确保您的图片数据中,不存在RGB
“True”。 否 bool或者Placeholder label_task_type 标注任务的类型。当输入是数据集时,该字段必填,用来指定数据集版本的标注场景。输入是标注任务时该字段不用填写。 否 LabelTaskTypeEnum 支持以下几种类型: IMAGE_CLASSIFICATION
save_path=FLAGS.train_url) 复制数据集到本地 复制数据集到本地主要是为了防止长时间访问OBS容易导致OBS连接中断使得作业卡住,所以一般先将数据复制到本地再进行操作。 数据集复制有两种方式,推荐使用OBS路径复制。 OBS路径(推荐) 直接使用mo
json 方法二:使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法: 客户通过业务数据,在generate_dataset.py脚本,指定输入输出长度的均值和标准差,生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
json文件,里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下: 注意: 抽取完成后,可能提取不到model_type信息,需要手动将model_type修改为指定模型,如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化,抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn
boot_success=0 [root@Server-ddff ~]# 发现和当前内核一致,因此即使reboot也不会更改服务器的内核版本。 如果希望升级指定的操作系统内核,也可以执行grub2-set-default进行设置默认启动内核版本。但操作系统内核升级可能带来的问题。例如在操作系统内核4
至创建项目时所选择的OBS路径中。单击“添加数据”,根据弹出的对话框的引导,输入正确的数据并添加。 同步新数据:将图片数据上传至创建项目时指定的OBS目录,然后单击“同步新数据”,快速将原OBS目录中的新数据添加到ModelArts数据集。 删除图片:您可以依次单击选中图片进行删