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配置Workflow的输入输出目录 创建Workflow节点 构建Workflow多分支运行场景 编排Workflow 发布Workflow 在Workflow中更新已部署的服务 Workflow高阶能力 父主题: 使用Workflow实现低代码AI开发
按需计费:规格单价 * 计算节点个数 * 使用时长 包年/包月:规格单价 * 计算节点个数 * 购买时长 具体计费请以ModelArts价格计算器中的价格为准。 ModelArts Standard专属资源池、自动学习、Workflow、Notebook、训练作业、在线/批量/边缘服务 ModelArts
备用系统,维持模型训练不中断,保护长期项目免受时间与资源损耗,确保进展与收益。 大模型应用开发,帮助开发者快速构建智能Agents 在企业中,项目级复杂任务通常需要理解任务并拆解成多个问题再进行决策,然后调用多个子系统去执行。MaaS基于多个优质昇腾云开源大模型,提供优质Prom
及 llama3,其中llama1、2及chat都填写llama model_name:模型地址 data_path:预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed:生成训练data所使用的seed(此处42为开源训练设定参数) max_length:模型的max_length dtype:为模型dtype
main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险,建议在配置文件或者环境变量中密文存放,使用时解密,确保安全; // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例,运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK
创建test-benchmark目录,该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。 # 任意目录创建 mkdir test-benchmark 修改config目录下yaml文件中model_name_or_path、dataset_dir和dataset或eval_dataset参数或其它内容,根据实际情况选择yaml文件;参数详解可参考表1。
1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令,并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件,并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox
old_folder为上一步生成data的地址,填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例,需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例,需要替换为实际地址。
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old_folder为上一步生成data的地址,填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例,需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例,需要替换为实际地址。
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来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称,默认为text。在维基百科数据集中,它有四列,分别是i
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.907)
训练脚本说明 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.911)
在Notebook中使用Moxing命令 MoXing Framework功能介绍 Notebook中快速使用MoXing mox.file与本地接口的对应关系和切换 MoXing常用操作的样例代码 MoXing进阶用法的样例代码 父主题: 使用Notebook进行AI开发调试
基本配置 权限配置 创建网络 专属资源池VPC打通 ECS服务器挂载SFS Turbo存储 在ECS中创建ma-user和ma-group obsutil安装和配置 (可选)工作空间配置 父主题: 专属资源池训练
训练脚本说明参考 训练启动脚本说明和参数配置 训练的数据集预处理说明 训练中的权重转换说明 训练tokenizer文件说明 父主题: 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导(6.3.909)
及 llama3,其中llama1、2及chat都填写llama model_name:模型地址 data_path:预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed:生成训练data所使用的seed(此处42为开源训练设定参数) max_length:模型的max_length dtype:为模型dtype
及 llama3,其中llama1、2及chat都填写llama model_name:模型地址 data_path:预训练数据集地址 即一中生成的文件地址 seed:生成训练data所使用的seed(此处42为开源训练设定参数) max_length:模型的max_length dtype:为模型dtype
Turbo文件系统联动,可以实现数据灵活管理、高性能读取数据等。通过OBS上传训练所需的模型文件、训练数据等,再将OBS中的数据文件导入到SFS Turbo,然后在训练作业中挂载SFS Turbo到容器对应ckpt目录,实现分布式读取训练数据文件。 约束限制 如果要使用自动重启功能,资源规格必须选择八卡规格。
云硬盘提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,数据持久性高达99.9999999%。 训练故障自动恢复 用户在训练模型过程中,存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景,ModelArts提供容错检查功能,帮助用户隔离故障节点,优化用户训练体验。 容错检