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执行多少次,则会在{service_name}下生成多少次结果。
sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后,生成的权重文件保存路径为
执行多少次,则会在{service_name}下生成多少次结果。
单机执行命令为:sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh <MASTER_ADDR=localhost> <NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0 训练完成后,生成的权重文件保存路径为
# 建立数据集软链接 # ln -s /home/ma-user/work/${coco数据集在SFS上的路径} /home/ma-user/coco # 进入到对应目录 # cd /home/ma-user/work/${YOLOX在SFS上的路径} # 安装环境并执行脚本 #
“数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处理”又分为“数据校验”、“数据清洗”、“数据选择”和“数据增强”四类。 “数据校验”表示对数据集进行校验,保证数据合法。
output:生成的指令的答案。
output:生成的指令的答案。
output:生成的指令的答案。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 更多查看训练日志和性能操作,请参考查看日志和性能章节。
依据开发者提供的标注数据及选择的场景,无需任何代码开发,自动生成满足用户精度要求的模型。
执行多少次,则会在{service_name}下生成多少次结果。
图3 输入文字生成图片 注意需要勾选Enable Flash Attention按钮。 图4 Enable Flash Attention优化按钮 父主题: SD WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.908)
名称:默认自动生成,也可自定义修改。 描述:数据集信息描述。 单击“确定”,跳转至“我的数据 > 我的下载”页签,等待下载完成(下载完成大概5分钟左右,请您耐心等待)。
如果未上传图片,AI Gallery会为AI应用自动生成封面。 应用描述 否 输入AI应用的功能介绍,AI应用创建后,将展示在AI应用页签上,方便其他用户了解与使用。 支持0~100个字符。 参数填写完成后,单击“创建”,确认订单信息无误后,单击“确定”跳转至AI应用详情页。
图1 credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤: 注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名,在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”,进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证,下载密钥,并妥善保管。
其中“名称”默认生成,建议根据实际业务填写有意义的名称。 填写边缘服务参数,详情请参见表3。 表3 部署至Atlas 500的参数说明 参数名称 说明 “部署方式” 选择“节点”。 “边缘节点类型” 选择“IEF边缘节点”。
--handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。
--handler-name:生成数据集的用途,这里是生成的指令数据集,用于微调。 GeneralPretrainHandler:默认。用于预训练时的数据预处理过程中,将数据集根据key值进行简单的过滤。
1000 \ --seq-length 4096 \ --tokenizer-type PretrainedFromHF 数据处理完后,在/home/ma-user/ws/processed_for_ma_input/BaiChuan2-13B/data/pretrain/目录下生成