检测到您已登录华为云国际站账号,为了您更好的体验,建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型,基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业,单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中,展示此标注作业下全部数据。 标注音频(声音分类)
关于数据集文件格式及配置,更多信息请参考data/README_zh.md 的内容。 vim dataset_info.json 新加配置参数如下: "alpaca_gpt4_data": { "file_name": "alpaca_gpt4_data.json" }
ModelArts针对以下主流的LLM大模型进行了基于昇腾NPU的适配工作,可以直接使用适配过的模型进行推理训练。 表1 LLM模型训练能力 支持模型 支持模型参数量 应用场景 软件技术栈 指导文档 Llama2 Llama2-7b Llama2-13b Llama2-70b 预训练、SFT全参微调、LoRA微调
超出华为云默认提供的资源配额,因此需要申请扩大配额。具体配额项如下。 表1 ModelArts Lite涉及的资源配额 服务 资源类型 ECS资源类型 ECS实例数 CPU核心数 RAM容量(MB) 弹性公网IP EIP资源 伸缩带宽策略 云硬盘EVS SFS资源 磁盘数 磁盘容量(GB)
勾选多个节点的复选框,单击节点列表上方的“更多>重置”按钮,可实现对多个节点的重置。 如图1,下发重置节点任务时需要填写以下参数。 表1 重置参数说明 参数名称 说明 操作系统 选择下拉框中支持的操作系统。 配置方式 选择重置节点的配置方式。 按节点比例:重置任务包含多个节点时,可以设置同时被重置节点的最高比例。
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,确保了模型在各类应用
单个节点的重置。勾选多个节点的复选框,单击操作记录旁的“重置”按钮,可实现对多个节点的重置。 下发重置节点任务时需要填写以下参数: 表1 重置参数说明 参数名称 说明 操作系统 选择下拉框中支持的操作系统。 配置方式 选择重置节点的配置方式。 按节点比例:重置任务包含多个节点时,同时被重置节点的最高比例。
集文件格式及配置,更多样例格式信息请参考data/README_zh.md 的内容。 vim dataset_info.json 新加配置参数如下: "alpaca_gpt4_data": { "file_name": "alpaca_gpt4_data.json" }
部署上线 自动学习中部署上线是将模型部署为什么类型的服务? 父主题: Standard自动学习
要使用数据管理相关功能,建议提交工单开通权限。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型。基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业,单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图1 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中,展示此标注作业下全部数据。 标注图片(图像分类)
创建图像分类自动学习项目并完成图片标注,训练按钮显示灰色,无法开始训练? 图像分类项目,图片标注至少需要两个类别,且每个类别至少5张图片,才可以开始自动训练。 父主题: 模型训练
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-
├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py # 评测静态性能脚本
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-
需要在训练开始前,修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件,并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B 在训练开始前,针对ChatGLMv3-