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方式二:通过OBS Browser+将数据上传至OBS,最后在ECS中使用obsutil工具将OBS数据下载至SFS Turbo中。具体步骤如下: 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据,例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS B
说明 path 否 String 存储路径。 如果type为“obs”类型,该值必须填写,该值需为有效的OBS桶路径,且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录,需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型,该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名(当前CCE不支持挂载子目录)。
zip在本地解压缩后,将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建
任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。
script装饰器,torch_npu能采到数据,而GPU上则不行的原因为:@torch.jit.script装饰器会将装饰函数作为ScriptFunction对象返回,不会产生dump数据。而目前该装饰器在torch_npu下不生效,NPU会按照普通函数执行,因此能够采集到数据。从精度对比角度考虑,先删除@torch
类型type、属性properties,必需属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
说明 path 否 String 存储路径。 如果type为“obs”类型,该值必须填写,该值需为有效的OBS桶路径,且以“/”结束。不能指定为OBS桶的根目录,需指定为OBS桶下的具体目录。 如果type为“obsfs”类型,该值需为有效的OBS并行文件系统的桶名(当前CCE不支持挂载子目录)。
代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建
类型type、属性properties,必需属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 若希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
类型type、属性properties,必需属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录,无需用户创建
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数,用于构建实际处理数据的hanler对象,并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在:ModelLink/modellink/tasks/preprocess/data_handler
个子目录,避免相同样本重复导入。注:对表格数据集不可用。 import_origin 否 String 数据来源。可选值如下: obs:OBS桶(默认值) dws:GaussDB(DWS)服务 dli:DLI服务 rds:RDS服务 mrs:MRS服务 inference:推理服务
任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的,需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据,可以用本案使用的数据集,也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。
前提条件 在“我的模型”页面存在已创建成功的模型。 已准备好训练数据集,并存放于OBS桶中,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 当需要永久保存日志时,需要准备好存放日志的OBS路径,OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 创建调优作业 登录ModelArts管理控制台。
类型type、属性properties,必需属性required 、定义definitions等,JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema,guided_json的写法可参考outlines: Structured
验收结束后,针对不再使用的标注任务,您可单击任务所在行的删除。任务删除后,未验收的标注详情将丢失,请谨慎操作。但是数据集中的原始数据以及完成验收的标注数据仍然存储在对应的OBS桶中。 父主题: 通过团队标注方式标注数据