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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
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2 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
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2 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
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
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
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook(可选) 如果用户有自定义开发的需要,比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作,可通过Notebook环境进行,并且Notebook环境具有一定的存储空间,可与OBS中的数据相互传递。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练
样本用处。可选值如下: TRAIN:训练 EVAL:验证 TEST:测试 INFERENCE:推理 source 否 String 样本数据源地址,通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型
config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示训练类型。可选择
资产下架后,已订阅该资产的用户在时长限制期内可继续正常使用,其他用户将无法查看和订阅该资产。 图6 下架资产 资产下架成功后,操作列的“下架”会变成“上架”,您可以通过单击“上架”将下架的资产重新共享到AI Gallery中。 父主题: 发布分享
AWQ-W4A16:AWQ是一种大模型低比特权重的训练后量化(PTQ)方法,W4A16可实现4-bit权重、16-bit激活(W4A16)量化,通过激活值来选择并放大显著权重,以提高推理效率。 压缩后模型名称 设置压缩后产生的新模型的名称。 支持1~64位,以中文、大小写字母开头,只包
obs:bucket:GetBucketAcl obs:bucket:PutBucketAcl obs:bucket:PutBucketCORS 通过ModelArts的Notebook,在JupyterLab中使用OBS上传下载数据。 建议配置。 开发环境监控功能 AOM aom:alarm:put
样本状态。可选样本状态如下: __ALL__:已标注 __NONE__:未标注 __UNCHECK__:待验收 __ACCEPTED__:验收通过 __REJECTED__:已驳回 __UNREVIEWED__:待审核 __REVIEWED__:已审核 __WORKFORCE_SAMPLED__:已采样
Integer 指定可用区扩容时,指定可用区的节点数。 表10 network 参数 参数类型 描述 name String 网络名称;用户接口通过指定网络名称创建网络,系统会自动创建子网,用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver 参数 参数类型 描述
txt”,标签文件是“abc_result.txt”。 1:默认值,标签和文本在一个文件内,以分隔符分离。文本与标签,标签与标签之间的分隔符可通过text_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String
Integer 指定可用区扩容时,指定可用区的节点数。 表10 network 参数 参数类型 描述 name String 网络名称;用户接口通过指定网络名称创建网络,系统会自动创建子网,用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver 参数 参数类型 描述
config.json 可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库,用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed,可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性,以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。
output2 --input String 否 训练的输入信息,指定后,训练作业将会把对应OBS上的数据下载到训练容器,并将数据存储路径通过指定的参数传递给训练脚本。如果需要指定多个参数,可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1 --input
型。 调优类型 全参微调:直接在模型上训练,影响模型全量参数的微调训练,效果较好,收敛速度较慢,训练时间较长。 LoRA微调:冻结原模型,通过往模型中加入额外的网络层,并只训练这些新增的网络层参数,效果接近或略差于全参训练,收敛速度快,训练时间短。 增量预训练:在现有预训练模型基