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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
Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中的训练作业需要通过SFS Turbo挂载盘的形式创建,因此需要将上述数据集、代码、权重文件从OBS桶上传至SFS Turbo中。 用户需要创建开发环境Notebook,并绑定SFS Turbo,以便能够通过Notebook访问SFS T
像”页面,执行刷新操作后可查看到对应的镜像信息。 为什么使用客户端上传镜像失败? 上传数据至OBS 已经在OBS上创建好普通OBS桶,请参见创建普通OBS桶。 已经安装obsutil,请参考安装和配置OBS命令行工具。 OBS和训练容器间的数据传输原理可以参考在ModelArts
MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导(6.3.910) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.0进行LoRA微调及推理。本文档中提供的训练脚本,是基
选择训练代码文件所在的OBS目录。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数,如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系
Wav2Lip训练基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.907) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡训练Wav2Lip模型。本文档中提供的Wav2Lip模型,是在原生Wav2Lip代码基础上适配后的模型,可以用于NPU芯片训练。
MiniCPM-V2.6基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导(6.3.909) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对MiniCPM-V2.6进行LoRA微调及SFT微调。本文档中提供的训练脚本,是基于原生M
参数 参数类型 描述 data_path String 数据源所在路径。 data_type Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps
Failed to update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
长度限制:不少于3字符,不能超过700个字符。 work_path_type 是 Integer 数据集输出路径类型。默认值为0,表示OBS桶。 workforce_information 否 WorkforceInformation object 团队标注信息。 workspace_id
Failed to update service, rollback failed. 请联系技术支持。 正常 [model 0.0.1] OBS桶,OBS并行文件系统,SFS Turbo挂载成功。 [%s] %s volume successfully. - 服务部署和运行过程中,关键事件支持手动/自动刷新。
准备obsutil_linux_amd64.tar.gz的分享链接 单击此处下载obsutil_linux_amd64.tar.gz,将其上传至OBS桶中,设置为公共读。单击属性,单击复制链接。 链接样例如下: https://${bucketname_name}.obs.cn-north-4
参数 参数类型 描述 data_path String 数据源所在路径。 data_type Integer 数据类型。可选值如下: 0:OBS桶(默认值) 1:GaussDB(DWS)服务 2:DLI服务 3:RDS服务 4:MRS服务 5:AI Gallery 6:推理服务 schema_maps
类型type、属性properties,必须属性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
上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 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
model_path”。另外pyspark模型在“customize_service.py”中可以使用“self.spark”获取SparkSession对象。 推理代码中,需要通过绝对路径读取文件。模型所在的本地路径可以通过self.model_path属性获得。 当使用TensorFlow、Caffe、MXNet时,self
将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 查询用户镜像组列表 查询用户镜像信息概览,以镜像名称作为聚合的信息。 查询镜像详情 查询镜像详情。 删除镜像 删除镜像对象,对于个人私有镜像可以通过参数一并删除SWR镜像内容。 训练管理接口 表6 算法管理接口 API 说明 创建算法 创建一个算法。 查询算法列表
CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导(6.3.911) 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中,使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本,是基于原生CogV
选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 必填,选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中,目录内文件总大小要小于或等于5GB,文件数要小于或等于1000个,文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系
上传数据集至OBS 准备数据集,例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。 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