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可根据界面提示调用接口访问在线服务。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 predicted_label 该段文本的预测类别。 score 预测为此类别的置信度。 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在版本管理区域，单击“停止”，即可停止在线
output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如：alpaca_ft）。 - tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'， 'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，
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。
--help Show this message and exit. 表1 鉴权命令参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -auth / --auth String 否 鉴权方式，支持PWD（用户名密码）、AKSK（access key和secret
文数 个 ≥0 NA NA NA ROCE接收的CNP类型报文数 ma_node_npu_roce_rx_cnp_packets_total ROCE接收的CNP类型报文数 个 ≥0 NA NA NA ROCE发送的CNP类型报文数 ma_node_npu_roce_tx_cnp_packets_total
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
如数据评估、模型评估、性能评估等，让AI项目管理者能很方便的查看流水线执行过程的质量与效率。 流程优化：围绕流水线每一次迭代，用户可以自定义输出相关的核心指标，并获取相应的问题数据与原因等，从而基于这些指标，快速决定下一轮迭代的执行优化。 Workflow介绍 Workflow
能开启，可单击“归档数据直读”选项进行修改。 图2 关闭归档数据直读功能 ModelArts.4711 数据集标注样本数满足算法要求 每个类别至少包含5张以上图片。 ModelArts.4342 标注信息不满足切分条件 出现此故障时，建议根据如下建议，修改标注数据后重试。 多标签
加载上一步预训练后保存的权重文件。 TRAIN_ITERS 300 训练周期，必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型，retrain表示断点续训练。 断点续训练操作过程 baichuan2-13b的断点续训脚本baichuan2.sh，存放在“6.3.9
请根据实际规划修改。 TRAIN_ITERS 300 必填。表示训练周期，必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型，retrain表示断点续训练。 在AscendSpeed代码目录下执行断点续训练脚本。 单机启动 MODEL_TYPE=6B RUN_TYPE=retrain
在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练阶段类型。 指令监督微调,复制tune_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo
在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练阶段类型。 指令监督微调,复制tune_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo
outdir：生成的训练data 地址 end_num：生成的data总条数 used_npus：使用哪些NPU model_type：使用模型类型 目前支持 qwen2 llama1 llama2 及 llama3，其中llama1、2及chat都填写llama model_name：模型地址
outdir：生成的训练data 地址 end_num：生成的data总条数 used_npus：使用哪些NPU model_type：使用模型类型 目前支持 qwen2 llama1 llama2 及 llama3，其中llama1、2及chat都填写llama model_name：模型地址
output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称前缀（例如：alpaca_ft）。 - tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'， 'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，
请根据实际规划修改。 TRAIN_ITERS 300 必填。表示训练周期，必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型，retrain表示断点续训练。 在AscendSpeed代码目录下执行断点续训练脚本。 单机启动 MODEL_TYPE=14B RUN_TYPE=retrain
根据“flavor_id”字段选择并记录创建训练作业时需要的规格类型，本章以“modelarts.vm.cpu.8u”为例，并记录“max_num”字段的值为“16”。 调用获取训练作业支持的AI预置框架接口查看训练作业的引擎类型和版本。 请求消息体： URI格式：GET https:/
数据集。 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，请参考准备数据集。可从AI Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。 from modelarts import
osmoothquant/utils/utils.py中的build_model_and_tokenizer函数，将torch_dtype类型从torch.float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16
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