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python包，例如numpy等；也支持您通过在代码目录中使用“requirements.txt”文件安装依赖包。使用预置框架创建训练作业请参考开发用于预置框架训练的代码指导。 使用预置框架 + 自定义镜像： 如果先前基于预置框架且通过指定代码目录和启动文件的方式来创建的算法；但
logits_pattern = model_meta.default_logits_pattern print(logits_pattern) 您也可以通过如下接口，获取MoXing支持的网络名称列表。 import moxing.tensorflow as mox print(help(mox
零代码、免配置、免调优模型开发 平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验，沉淀了大量适配昇腾，和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期
至ModelArts中，创建为模型，直接用于部署服务。 从容器镜像中导入模型文件创建模型：针对ModelArts目前不支持的AI引擎，可以通过自定义镜像的方式将编写的模型镜像导入ModelArts，创建为模型，用于部署服务。 从AI Gallery订阅模型：ModelArts的AI
'rope_scaling' must be a dictionary with two fields, 'type' and 'factor' 解决方法： 该问题通过将transformers升级到4.44.0，修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama
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异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状
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。 物体检测数据集中，如果标注框坐标超过图片，将无法识别该图片为已标注图片。 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，不能有中文，不能有+、空格、制表符。 如不需要提前上传训练数据
'rope_scaling' must be a dictionary with two fields, 'type' and 'factor' 解决方法： 该问题通过将transformers升级到4.44.0，修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama
套关系获取基础镜像。 Step1 检查环境 请参考DevServer资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买DevServer资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给
'rope_scaling' must be a dictionary with two fields, 'type' and 'factor' 解决方法： 该问题通过将transformers升级到4.44.0，修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama
ief:deployment:delete ief:node:createNodeCert ief:iefInstance:list ief:node:list 通过IEF部署边缘服务。 按需配置。 操作步骤 本案例场景为在开发环境中构建并调试推理镜像，在Notebook中制作自定义镜像，然后将调试完成
l_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id不需填写。 parameter
"第二轮回答（选填）"] ] } ] LLama-Factory ShareGPT 指令微调数据：ShareGPT 格式来源于通过记录 ChatGPT 与用户对话的数据集，主要用于对话系统的训练。它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段：
创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ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。 https://huggingface.co/models?s
镜像配套关系获取基础镜像。 步骤一：检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服务给多个用
positories 使用自定义镜像运行训练作业。 按需配置。 SMN smn:topic:publish smn:topic:list 通过SMN通知训练作业状态变化事件。 按需配置。 OBS obs:bucket:ListAllMybuckets obs:bucket:HeadBucket
创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ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。 https://huggingface.co/models?s
创建pod创建pod以用于后续进行模型量化 Step2 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ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。 https://huggingface.co/models?s
查询训练作业版本列表 功能介绍 根据作业ID查看指定的训练作业版本。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
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