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问题现象 创建LoRA调优任务,选择支持Modellink框架类型的模型Qwen2-0.5B,数据集选择MOSS格式的jsonl数据,添加超参设置,创建调优任务失败。 关键日志报错: AttributeError: 'Parameter' object has no attribute
该方式主要是通过模型替换,先定位出具体哪个模型引入的误差,进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题,模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项(是否使用onnx模型),控制模型推理时,模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。 图1 精度诊断流程 一般情况下,onn
alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this
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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用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量
alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this
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alpaca_gpt4_data.json,数据大小:43.6 MB。 自定义数据 预训练数据:用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下: 使用标准的.json格式的数据,通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
在Notebook中安装 例如,通过JupyterLab在“TensorFlow-1.8”的环境中安装Shapely。 打开一个Notebook实例,进入到Launcher界面。 在“Notebook”区域下,选择“TensorFlow-1.8”,新建一个ipynb文件。 在新建的No
dump图进行具体分析。 配置方式参考如下: 打开DEBUG日志。 设置MindSpore日志环境变量。 export GLOG_v=0 # 0-DEBUG、1-INFO、2-WARNING、3-ERROR 设置CANN日志环境变量。 # 0:表示DEBUG。1:表示INFO。2
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.911-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
最小长度,可以根据实际需求设置。 --max-input:输入tokens最大长度,可以根据实际需求设置。 --avg-input:输入tokens长度平均值,可以根据实际需求设置。 --std-input:输入tokens长度方差,可以根据实际需求设置。 --min-outpu
最小长度,可以根据实际需求设置。 --max-input:输入tokens最大长度,可以根据实际需求设置。 --avg-input:输入tokens长度平均值,可以根据实际需求设置。 --std-input:输入tokens长度方差,可以根据实际需求设置。 --min-outpu
I等)的安全合规认证,用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求,具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书 另外,华为云还提供了以下销售许可证及软件著作权证书,供用户下载和参考。具体请查看合规资质证书。
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二:使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示,请提前准备好。 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。
准备代码 软件配套版本 本方案支持的软件配套版本和依赖包获取地址如表1所示。 表1 软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明: 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的推理部署代码和推理评测代码