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训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 若镜像使用ECS中构建新镜像(二选一)构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
中,否则不能直接用于推理。 用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例,用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本,自定义环境变量的值,并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下: 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行,同样以
object JupyterLab连接信息。 tensorboard Tensorboard object Tensorboard连接信息。 mindstudio_insight MindStudioInsight object MindStudio Insight连接信息。 表109 SSHResp
Code远端默认安装的插件?配置,即会在连接远端时自动安装,减少等待时间。 方法三:VS Code官网排查方式https://code.visualstudio.com/docs/remote/troubleshooting 小技巧(按需调整远端连接的相关参数): "remote.SSH
pt4_data.json.json)按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接:https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpaca
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。若用户需要自动转换,则在运行脚本,例如0_pl_pretrain_13b.sh中,添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。若用户后续不需要自动转换,则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。
I等)的安全合规认证,用户可自行申请下载合规资质证书。 图1 合规证书下载 资源中心 华为云还提供以下资源来帮助用户满足合规性要求,具体请查看资源中心。 图2 资源中心 销售许可证&软件著作权证书 另外,华为云还提供了以下销售许可证及软件著作权证书,供用户下载和参考。具体请查看合规资质证书。
#原始权重与tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── tokenizers #tokenizer目录,需要用户手动创建,后续操作步骤中会提示 |──
/model_file_parent_dir/”。 environment 否 Environment实例 描述模型正常运行需要的环境,如使用的python版本、tensorflow版本等。 Environment实例的示例请参见示例代码。 source_job_id 否 String 来源训练作业
如何将在ModelArts中训练好的模型下载或迁移到其他账号? 通过训练作业训练好的模型可以下载,然后将下载的模型上传存储至其他账号对应区域的OBS中。 获取模型下载路径 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,进入“训练作业”列表。 在训练作业列表中,单击目标训练作业名称,查看该作业的详情。
sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
chmark,支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置,用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录 benchma
sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时,训练作业启动命令中输入: cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来
本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来
本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集,数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来