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--output-tokens 128 256 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}:服务
sh文件中所需要的obs文件路径。 准备imagenet数据集的分享链接 勾选要分享的imagenet21k_whole数据集文件夹,单击分享按钮,选择分享链接有效期,自定义提取码,例如123456,单击“复制链接”,记录该链接。 准备obsutil_linux_amd64.tar.gz的分享链接 单击此处下载obsutil_linux_amd64
--output_path ${output_path} 参数说明: model_args:标志向模型构造函数提供额外参数,比如指定运行模型的数据类型; vllm_path是模型权重路径; max_model_len 是最大模型长度,默认设置为4096; gpu_memory_utili
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与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡,以此类推 表1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096 lora per_device_train_batch_size=1
通过IAM为用户组配置细粒度授权策略,使用户获得策略定义的权限,操作对应云服务的资源。基于策略授权时,管理员可以按ModelArts的资源类型选择授权范围。详细的资源权限项可以参见API参考中的权限策略和授权项章节。 委托授权 为了完成AI计算的各种操作,ModelArts在AI
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.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
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.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
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.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
除数据。 添加文件 在“未标注”页签下,可单击页面左上角的“添加数据”,您可以在弹出对话框中,选择本地文件上传。 上传文件格式需满足文本分类型的数据集要求。 删除文本对象 在“已标注”页签或“未标注”页签下,选中需要删除的文本对象,单击页面左上角的“删除”,在弹出的对话框中,确认删除信息后,单击“确定”。
如果填写了“中文名称”,则资产发布后,在数据集页签上会显示该“中文名称”。 许可证 数据集资产遵循的使用协议,根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 填写资产简介,数据集发布后将作为副标题显示在数据集页签上,方便用户快速了解资产。 支持0~90个字符,请勿在描述中输入涉政、迷信
--prompt-tokens 1024 2048 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明: --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host:服务IP地址,如127.0.0.1。 --p
PlaceholderType.ENUM, default="NCHW", enum_list=["NCHW", "NHWC"], description="输入数据类型,NHWC表示channel在最后,NCHW表channel在最前,默认值NCHW(速度有提升)")), wf.A
下载对应代码。 在“代码”页签,单击右侧的“下载”将完整代码下载到本地,您也可以单击下方列表中的文件名称进行预览。 目前如下后缀结尾的文件类型支持代码预览:txt、py、h、xml、html、c、properties、yml、cmake、sh、css、js、cpp、json、md、sql、bat、conf
说明 取值参考 num_samples 搜索尝试的超参组数 int,一般在10-20之间,值越大,搜索时间越长,效果越好 kind 采集函数类型 string,默认为'ucb',可能取值还有'ei'、'poi',一般不建议用户修改 kappa 采集函数ucb的调节参数,可理解为上置信边界
往Notebook,创建一个收费的实例进行使用。 切换规格。 CodeLab支持CPU和GPU两种规格,在右侧区域,单击切换规格,修改规格类型。 图3 切换规格 资源监控。 在使用过程中,如果想了解资源使用情况,可在右侧区域选择“Resource Monitor”,展示“CPU使用率”和“内存使用率”。
除来实现缩容。 约束限制 只支持对状态为“运行中”的专属资源池进行扩缩容。 专属资源池不能缩容到0。 扩缩容专属资源池 资源池扩缩容有以下类型,分别为: 对已有规格增减目标总实例数 修改容器引擎空间大小 登录ModelArts管理控制台,在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹
--prompt-tokens 1024 2048 --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明: --backend:服务类型,支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host:服务IP地址,如127.0.0