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”,适用于访问自己名下的OBS数据;您可以访问OBS服务的对象获取路径。
pip install -r requirements.txt 静态benchmark 运行静态benchmark验证脚本benchmark_parallel.py,具体操作命令如下,可以根据参数说明修改参数。
如何查看PyCharm ToolKit的错误日志 PyCharm ToolKit的错误日志记录在PyCharm的“idea.log”中,以Windows为例,该文件的路径在“C:\Users\xxx\.IdeaIC2019.2\system\log\idea.log”。
原因分析 出现该问题的可能原因如下: 桶中的对象不存在,请检查OBS路径中的内容是否存在。具体错误码请参见OBS官方文档。 处理方法 检查OBS路径及内容格式是否正常。 必现的问题,使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。
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.yaml文件内容。
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.yaml文件内容。
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.yaml文件内容。
数据类型:图片。 数据集输出位置:用来存放输出的数据标注的相关信息,如版本发布生成的Manifest文件等。单击图标选择OBS桶下的空目录,且此目录不能与输入位置一致,也不能为输入位置的子目录。 数据集输入位置:用来存放源数据集信息,例如本案例中从Gallery下载的数据集。
ModelArts的API和SDK不支持模型下载到本地,但训练作业输出的模型是存放在对象存储服务(OBS)里面的,您可以通过OBS的API或SDK下载存储在OBS中的文件,具体请参见从OBS下载文件。 父主题: API/SDK
原因分析 根据报错日志分析,是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i],重新部署服务进行预测。 父主题: 服务预测
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候,有依赖冲突,对numpy库有其他要求,但是发现numpy卸载不了。
图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征,把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。它利用计算机对图像进行定量分析,把图像或图像中的每个像元或区域划归为若干个类别中的某一种,以代替人的视觉判读。
原因分析 requirements.txt的Unidecode名字写错了,应该把U改成小写,所以导致训练作业的环境没有装上unidecode模块。 处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。
data_for_sharegpt.json \ --seed 42 \ --max_length 2048 \ --dtype bfloat16 其中 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
并根据handler对象对数据集进行解析。
并根据handler对象对数据集进行解析。
data_for_sharegpt.json \ --seed 42 \ --max_length 2048 \ --dtype bfloat16 其中 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
data_for_sharegpt.json \ --seed 42 \ --max_length 2048 \ --dtype bfloat16 其中 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
如果看到如下类似的堆栈,可看到是因为用户工作目录下的“code.py”和创建kernel依赖的import code文件名冲突: 重命名当前工作目录下和创建kernel依赖的库文件冲突的文件名称。 常见容易冲突的文件:code.py、select.py。 父主题: 代码运行故障
表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed) 规格与节点数 llama2 7B lora/dpo 4096/8192 gradient_accumulation_steps: 8 ZeRO