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No module named 'tyro'" 错误截图: 报错原因:未指定tyro依赖包版本,导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施:任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0.8.14 父主题: 主流开源大模型基于Lite
No module named 'tyro'" 错误截图: 报错原因:未指定tyro依赖包版本,导致安装依赖为最新0.9.0版本导致与其他依赖冲突 解决措施:任务前容器内更新'tyro'版本为0.8.14或以下版本 pip install tyro==0.8.14 父主题: 主流开源大模型基于Lite
图1 进入“我的订阅” 在展开的版本列表中,单击“部署 > 在线服务”跳转至部署页面。 图2 部署模型 如果您选择部署的是商用模型,则选择服务类型后会弹出“修改配额”窗口,根据需要选择配额后单击“确定”即可跳转至“部署”页面。 由于商用模型支持同时购买多种配额模式的资产,所以仅部署商
能帮助用户快速查找训练作业。 操作一:单击“只显示自己”按钮,训练作业列表仅显示当前子账号下创建的训练作业。 操作二:按照名称、ID、作业类型、状态、创建时间、算法、资源池等条件筛选的高级搜索。 操作三:单击作业列表右上角“刷新”图标,刷新作业列表。 操作四:自定义列功能设置。 图1
/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志LOG文件。示例中,默认保存在“saved_models/llama2-13b/log”文件夹下。如果用户需要修改,可添加并自定义该变量。
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贵阳一区域:最新的版本因为支持新驱动,目前仅支持使用专属资源池(Snt9b2)。 乌兰一区域:支持使用公共资源池(Snt9b3)。 如果支持公共资源池,但是没开白名单,“资源池类型”选择“公共资源池”时,下方会出现提示:公共资源池暂未完全公开,如需申请使用,请联系与您对接的销售人员或拨打4000-955-988获得支持,您也可以在线提交售前咨询。
贵阳一区域:最新的版本因为支持新驱动,目前仅支持使用专属资源池(Snt9b2)。 乌兰一区域:支持使用公共资源池(Snt9b3)。 如果支持公共资源池,但是没开白名单,“资源池类型”选择“公共资源池”时,下方会出现提示:公共资源池暂未完全公开,如需申请使用,请联系与您对接的销售人员或拨打4000-955-988获得支持,您也可以在线提交售前咨询。
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
--output-prefix:处理后的数据集保存路径+数据集名称(例如:alpaca_gpt4_data)。 --tokenizer-type:tokenizer的类型,可选项有['BertWordPieceLowerCase','BertWordPieceCase','GPT2BPETokenizer'
的计划事件,包括故障节点的基本信息、事件类型、事件状态、事件描述等,并支持授权和重部署操作,授权华为技术支持对故障节点进行运维。 授权操作可执行条件 故障节点可执行授权操作的事件类型和事件状态如表2所示。 表2 授权操作执行条件 事件类型 事件状态 可执行授权操作 系统维护 待授权
me.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora_sdxl.sh 所有数据保存在autoxl_log/avg_step_time.txt文本中
“我的发布”:可以查看实例浏览量、收藏量、订阅量等信息。通过右侧的“重试”或“删除”可以管理已发布的Notebook。 “我的运行”:可以查看个人运行的Notebook记录。 我的资产 > Workflow 展示个人发布和订阅的Workflow列表。 “我的发布”:可以查看个人发布的Workflow信息,浏览
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中,选择“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”,进入“节点”列表页面。 记录需要退订实例的ID。 此时如果显示需要配置委托,请联系您的账号管理员为您配置委托权限,详细操作参考配置ModelaArts委托。 单击顶部“费用”,进入费用中心,单击“订单管理
config.json ├── generation_config.json ├── gitattributes.txt ├── LICENSE.txt ├── Notice.txt ├── pytorch_model-00001-of-00003.bin ├── pytorch_model-00002-of-00003
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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: conversations:包含一系列对话对象,每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。
假设用户于2023/04/18 15:29:16购买了一台按需计费的专属资源池,由于业务需要,于2023/04/18 16:30:30执行按需转包年/包月操作,生成类型为“按需转包年/包月”的订单。用户支付订单后,按需转包年/包月的专属资源池立即生效。在“费用中心 > 账单管理”页面将生成如下三条账单信息:
-H, -h, --help Show this message and exit. 表1 参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -d / --drop-last-dir Bool 否 如果指定,在复制文件夹时不会将源文件夹最后一级目录复制至目的文件夹下,仅对文件夹复制有效。