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数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-u
确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。 数据校验算子说明（MetaValidation算子） ModelArts的数据校验通过MetaValidation算子实现。当前ModelArts支持jpg、jpeg、bmp、png四种图片格式。物体检测场景支持xml标注格
PoolMetaLabels 参数 参数类型 描述 os.modelarts/workspace.id String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 os.modelarts/name String
3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
的模型或其他数据保存在该目录下。 obs_path：必选参数，一个OBS目录。SDK会将local_path中的模型文件自动上传到这里。 查看训练支持的AI框架。 from modelarts.estimatorV2 import Estimator Estimator.get_
数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-u
数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-u
填写资产简介，数据集发布后将作为副标题显示在数据集页签上，方便用户快速了解资产。 支持0~90个字符，请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词，否则发布审核无法通过。 创建完成后，跳转至数据集详情页。 上传数据集文件 在数据集详情页，选择“数据集文件”页签。 单击“添加文件”，进入上传文件页面，选择本
支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 步骤一：模型量化 可以在Huggingface开源社区获取量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 AutoAWQ量
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格式。可以使用–json-key标志
Ascend/driver目录。 X86 CPU架构和ARM CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令，查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像，上述命令回显如下。
为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据，请创建一个
量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。 增量训练在很多领域都有应用，比如自然语言处理、计算机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。
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格式。可以使用–json-key标志
3指使用0-3卡执行训练任务 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考
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格式。可以使用–json-key标志
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格式。可以使用–json-key标志
/pretrain_gpt2.sh & 图3 开始预训练 实时查看训练日志，监控程序。 tail -f nohup.out 如果显示如下信息， 表示模型训练完成。 图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下： 图5 GPU利用率 查看生成的模型checkpoint。 本示例生成的
RC2、mindspore-2.1.1为例介绍。 本示例仅用于示意Ascend容器镜像制作流程，且在匹配正确的Ascend驱动/固件版本的专属资源池上运行通过。 操作流程 使用自定义镜像创建训练作业时，需要您熟悉docker软件的使用，并具备一定的开发经验。详细步骤如下所示： Step1 创建OBS桶和文件夹
yaml文件中默认配置，权重使用表1 模型权重中指定的Huggingface地址，数据指定data.tgz里面提供的gsm8k和mmlu、ceval数据。 查看精度结果 任务完成之后会在test-benchmark目录下生成excel表格： 精度结果 LLaMAFactory_train_accu
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