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使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
创建单机多卡的分布式训练（DataParallel） 本章节介绍基于PyTorch引擎的单机多卡数据并行训练。 MindSpore引擎的分布式训练参见MindSpore官网。 训练流程简述 单机多卡数据并行训练流程介绍如下： 将模型复制到多个GPU上 将一个Batch的数据均分到每一个GPU上
删除处理任务 功能介绍 删除处理任务，支持删除“特征分析”任务和“数据处理”两大类任务。可通过指定路径参数“task_id”来删除某个具体任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
使用ma-cli obs-copy命令复制OBS数据 使用ma-cli obs-copy [SRC] [DST]可以实现本地和OBS文件或文件夹的相互复制。 $ma-cli obs-copy -h Usage: ma-cli obs-copy [OPTIONS ] SRC
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |──
#tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── llama2-13b-hf |── models #原始权重与tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |──
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python generate_dataset.py --dataset
directory”如何解决？ 问题现象 原因分析 密钥文件不存在于该路径下，或者该路径下密钥文件名被修改。 解决方法 重新选择密钥路径。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
specification 是 String 部署本地服务时，取值为“local”。 instance_count 是 Integer 模型部署的实例数，当前限制最大实例数为128，部署本地服务Predictor时，取值为1。 envs 否 Map<String, String> 运行模型需要的环境变量键值对，可选填，默认为空。
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： 客户通过业务数据，在generate_dataset.py脚本，指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： 客户通过业务数据，在generate_dataset.py脚本，指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools
容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。 首先进入已创建的CCE集群控制版面中。根据图2的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图3步骤页面。 图2 配置中心 根据图3，按步骤进行：判断是否安装
容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。 首先进入已创建的CCE集群控制版面中。根据图2的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图3步骤页面。 图2 配置中心 根据图3，按步骤进行：判断是否安装
是OBS目录，路径填写时建议使用“obs://”开头。 如果标注数据中的标签发生了变化，在运行“mox.run”前先执行如果标签发生变化的操作。 mox.run(input_fn=input_fn, model_fn=model_fn,
本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。 具体操作如下： 开始之前，请确保安装了以下库： pip install auto-gptq pip install --upgrade accelerate
# 预训练输出权重 # 以下目录结构，用户自己创建 |── training_data #原始数据目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示 ├── train-00
容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。 首先进入已创建的CCE集群控制版面中。根据图2的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图3步骤页面。 图2 配置中心 根据图3，按步骤进行：判断是否安装
步骤一：下载ModelArts SDK 步骤二：配置运行环境 步骤三：安装ModelArts SDK ModelArts SDK支持安装在Windows和Linux操作系统中。 如果在Windows上安装ModelArts SDK时出现报错，可参见FAQ：安装ModelArts SDK报错处理报错。 步骤一：下载ModelArts
停止智能任务 功能介绍 停止智能任务，支持停止“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定路径参数“task_id”来停止某个具体任务。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
/home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps
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