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步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到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。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。
步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到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。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。
nci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到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。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。
for { select { case <-termCh: return case event, ok := <-watcher.ResultChan(): if
27,仅支持选择Containerd作为容器引擎。其余CCE集群版本,支持选择Containerd或Docker作为容器引擎。 修改操作系统。在下拉列表中指定操作系统版本。 修改驱动版本。在“驱动版本”下拉列表中指定驱动版本。 指定节点计费模式。用户增加节点数量时,可以打开“节点计费模式”开
步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到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。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。
if data.get('architectures')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args):
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步。通过OBS与SFS Turbo存储联动,可以将最新的训练数据导入到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。 创建SFS Turbo文件系统前提条件: 创建SFS Turbo文件系统前,确认已有可用的VPC。
nci7。 -v ${dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的大文件系统,dir为宿主机中文件目录,${container_work_dir}为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/
Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长:设置作业运行几小时后停止,当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时,系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明: 如果选择付费资源,则请确认账号未欠费,且余额高于所选计算规格的收费标准,否则可能会导致AI
发布模型到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外,还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上,供其他AI开发者使用,实现资产共享。 模型资产上架 登录AI Gallery,选择右上角“我的Gallery”。 在左侧“我的资产 > 模型”下,选择未发布的模型,单击模型名称,进入模型详情页。
发布镜像到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外,还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上,供其他AI开发者使用,实现资产共享。 镜像资产上架 登录AI Gallery,选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产 > 镜像”下,选择未发布的镜像,单击镜像名称,进入镜像详情页。
Reasoning Outputs与guided-decoding不兼容,不可同时使用。 Reasoning Outputs与structured_outputs和tool_calling不兼容。 不支持请求参数stop和stop_token_ids,当前版本会导致思考过程被提前截断。
如果图片不是(1,336,336)shape,将会被resize。 --image-feature-size:图片输入解析维度大小;llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git;计算原理如下: 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
labels = [], [] for turn in sample["chat"].values(): if not turn: continue user = turn["Human"].replace("<eoh>"
入驻AI Gallery 如果需要在AI Gallery中发布HiLens、报名实践活动或发布AI说,则需要先完成入驻AI Gallery。 如果没有入驻过AI Gallery,在报名实践活动或发布AI说时,将跳转至“欢迎入驻AI Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gal
[tokenized_full_prompt[key]] return tokenized_full_prompt 对数据集 full_prompt 中的 user_prompt 进行 mask 操作。 MOSSMultiTurnHandler解析 MOSSMultiTurnHandler是处理微调数据集的
AI Gallery简介 AI Gallery算法、镜像、模型、Workflow等AI数字资产的共享,为高校科研机构、AI应用开发商、解决方案集成商、企业级/个人开发者等群体,提供安全、开放的共享及交易环节,加速AI资产的开发与落地,保障AI开发生态链上各参与方高效地实现各自的商业价值。