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NPU预训练指导（6.3.906） LLaVA是一种新颖的端到端训练的大型多模态模型，它结合了视觉编码器和Vicuna，用于通用的视觉和语言理解，实现了令人印象深刻的聊天能力，在科学问答（Science QA）上达到了新的高度。 本文档主要介绍如何利用ModelArts Lite
删除开发环境实例，删除的资源包括Notebook容器以及对应的所有存储资源。 通过运行的实例保存成容器镜像 运行的实例可以保存成容器镜像，保存的镜像中，安装的依赖包（pip包）不丢失，VSCode远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 查询支持的有效规格列表 查询支持的有效规格列表。
Pair的key为难例原因出现的次数，Pair的value为难例原因HardDetail。 key_sample_stats Map<String,Integer> 难例统计信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标签统计信息列表。
每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{service_name}/{eval_dataset}-{timestamp} 的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{service_name}下生成多少次结果。 单独的评测结果如下： {eval_dataset}-{timestamp}
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b
权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b
权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b
控制等功能，可以帮助您安全的控制云服务资源的访问。如果华为账号已经能满足您的要求，不需要通过IAM对用户进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用ModelArts服务的其他功能。 IAM是提供权限管理的基础服务，无需付费即可使用，您只需要为您账号中的资源进行付费。 通过IAM
短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训 企业在具体使用大模型接入企业应用系统的时候，不仅要考虑模型体验情况，还需要考虑模型具体的精度效果，和实际应用成本。
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
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配置ModelArts委托授权章节中介绍的一键式自动授权方式创建的委托的权限比较大，基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果华为云账号已经能满足您的要求，则不需要创建独立的IAM用户，您可以跳过本章节，不影响您使用MaaS服务的功能。 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，
一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevSe
http://<节点IP>:<端口号>/metrics获取ModelArts采集到的指标数据。 开通前需要确认使用的端口号，端口号可选取10120~10139范围内的任一端口号，请确认选取的端口号在各个节点上都没有被其他应用占用。 Kubernetes下Prometheus对接ModelArts 使用kub
权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b
若buildkitd的服务运行状态如下图所示，则表示服务运行成功。使用Ctrl+C即可退出查看状态。 Step2 获取推理镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 containerd 容器引擎有命名空间的概念。Kubernetes 下使用的 containerd
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