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
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
参数说明: MODEL_PATH：模型权重路径，默认为空。 MME_PATH：MME数据集路径，默认当前路径。 MODEL_TYPE：模型类型。当前可选模型类型包括：llava、llava-next、minicpm、qwen-vl、internvl2、qwen2-vl、llava-onevision。
参数说明: MODEL_PATH：模型权重路径，默认为空。 MME_PATH：MME数据集路径，默认当前路径。 MODEL_TYPE：模型类型。当前可选模型类型包括：llava、llava-next、minicpm、qwen-vl、internvl2、qwen2-vl、llava-onevision。
如果对于误检有疑问或者卡死问题无法自行解决，您可以前往ModelArts开发者论坛进行提问或者搜索问题。 约束限制 卡死检测仅支持资源类型为GPU和NPU的训练作业。 操作步骤 卡死检测无需额外配置，作业运行中会自动执行检测。检测到作业卡死后会在训练作业详情页提示作业疑似卡死
scripts/llama2/目录下。训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RUN_TYPE类型不同，以及输入输出路径的配置的不同。 表1 LoRA微调超参配置 参数 值 参数说明 DATASET_PATH /home/ma-user
数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选择：数据选择一般是指从全量数据中选择数据子集的过程。 数据可以通过相似度或者深度学习算法进行选择。数据选择可以避免人工
启动推理服务时，使用multi-step调度需要配置的参数如下表所示。 表1 开启multi-step调度参数配置 服务启动方式 配置项 取值类型 配置说明 offline num_scheduler_steps int 连续运行模型的步数。 默认为1，推荐设置为8 offline
len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。 如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指定d
/home/ma-user/anaconda3/envs/my-env 执行如下命令在my env里安装如下依赖包。 pip install ipykernel 如果遇到版本冲突，建议固定版本如下： pip install jupyter_core==5.3.0 pip install jupyter_client==8
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。
PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。 INTERNAL：创建者、主账号、指定IAM子账号可访问当授权类型为INTERNAL时需要指定可访问的子账号的账号名，可选择多个。 每个账号每个IAM项目都会分配1个默认工作空间，默认工作空间的访问控制为PUBLIC。
启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。 |──${saved_checkpoints}
启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。 |──${saved_checkpoints}
下载方式：选择“ModelArts数据集”。 图1 下载数据集 目标区域：华北-北京四。 数据类型：系统会根据您的数据集，匹配到相应的数据类型。例如本案例使用的数据集，系统匹配为“图片”类型。 数据集输出位置：用来存放输出的数据标注的相关信息，或版本发布生成的Manifest文件等
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
设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增强”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据扩增算子说明、数据生成算子（StyleGan算子）和数据域迁移算子（CycleGan算子）。 图1 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与
--output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'
修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使
修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。 在使
len，推荐使用4096或8192。 --dtype：模型推理的数据类型。支持FP16和BF16数据类型推理。float16表示FP16，bfloat16表示BF16。如果不指定，则根据输入数据自动匹配数据类型。使用不同的dtype会影响模型精度。如果使用开源权重，建议不指定dtype，使用开源权重默认的dtype。
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
