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表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 llama2 7B lora 4096/8192 gradient_accumulation_steps:
default="True", description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败,建议开启,保证训练稳定性。数据量过大时,数据清洗可能耗时较久,可自行线下清洗(支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道)。建议用JPEG格式数据")), wf.Algor
VS Code自动升级后,导致远程连接时间过长 使用SSH连接,报错“Connection reset”如何解决? 使用MobaXterm工具SSH连接Notebook后,经常断开或卡顿,如何解决? VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC,Missing required
n。有了Token之后,您就可以使用Token认证调用其他API。 图1 获取用户Token响应消息头 响应消息体 响应消息体通常以结构化格式返回,与响应消息头中Content-type对应,传递除响应消息头之外的内容。 对于获取用户Token接口,返回如下消息体。为篇幅起见,这里只展示部分内容。
parquet,数据大小:24M左右。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维
提供训练作业的事件信息(训练作业生命周期中的关键事件点)、训练日志(训练作业运行过程和异常信息)、资源监控(资源使用率数据)、Cloud Shell(登录训练容器的工具)等能力,方便用户更清楚得了解训练作业运行过程,并在遇到任务异常时更加准确的排查定位问题 父主题: Standard功能介绍
String batch服务类型必选。批量任务中调用的推理接口,即模型镜像中暴露的REST接口,需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理;如使用ModelArts提供的预置推理镜像,则此接口为/。 mapping_type 否 String batc
X-ModelArts-User-ID 否 String 实际的外部租户ID,如果有的话,工作空间鉴权以该ID为准。 Content-Type 是 String 消息体的类型(格式),取值为application/merge-patch+json。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 metadata
|──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools # 推理工具 代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码,将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后,OBS桶的目录结构如下。
parquet,数据大小:24M左右。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维
创建预测分析自动学习项目时,对训练数据有什么要求? 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息? 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练? 父主题: Standard自动学习
--input:原始数据集的存放路径。支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data) --tokenizer-
MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基
MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基
'c:\python39\Scripts\ephemeral-port-reserve.exe.deleteme ”。 原因分析 用户使用权限问题导致。 处理方法 用户电脑切换到管理员角色,键盘快捷键(Windows+R模式)并输入cmd,进入黑色窗口,执行如下命令: python -m pip install --upgrade
件,例如“/test-obs/classify/output/”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体: URI格式:POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头:Content-Type →application/json
default="True", description="是否进行数据清洗, 数据格式异常会导致训练失败,建议开启,保证训练稳定性。数据量过大时,数据清洗可能耗时较久,可自行线下清洗(支持BMP.JPEG,PNG格式, RGB三通道)。建议用JPEG格式数据")), wf.Algor
content_info 否 表3 从AI Gallery下载数据集时数据集资产的信息。 annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明。目前支持的标注格式类型如下: 图像分类 物体检测 文本分类 声音分类 with_column_header 否 Boolean 表格数据集必选参数,表格的第一行是否为表头。
--input:原始数据集的存放路径。支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式。 --output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data) --tokenizer-
04内核自动升级? 哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 使用GPU A系列裸金属服务器有哪些注意事项? GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA?