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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。 单击“创建训练作业”,进入创建训练作业页面,填写作业信息,创建方式参考表1,其他参数填写请参考创建训练作业。
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。
在ModelArts管理控制台,左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作业”,默认进入“训练作业”列表。 在“创建训练作业”页面,填写相关参数信息,然后单击“提交”。
可能有兼容性问题,请优先使用低于该版本的操作系统。
基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后,再执行模型部署的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。
file_name) mox.file.copy(path_or_buf, local_file) result = read_hdf_origin(local_file, key, mode, **kwargs) mox.file.remove(local_file) return
CANN:cann_8.0.rc3 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0、pytorch_2.2.0 MindSpore:MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC3 如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。
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。 单击“创建训练作业”,进入创建训练作业页面,填写作业信息,创建方式参考表1,其他参数填写请参考创建训练作业。
], "max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }' 执行推理参考 配置服务化参数
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中,为了减少气泡时间,会将一个step的数据切分成多个micro batch。
rc3、8.0.0.B100 容器镜像OS:hce_2.0 PyTorch:pytorch_2.1.0、pytorch2.3.1 MindSpore:MindSpore 2.4.0 FrameworkPTAdapter:6.0.RC3 CCE:如果用到CCE,版本要求是CCE Turbo
], "max_tokens": 100, "top_k": -1, "top_p": 1, "temperature": 0, "ignore_eos": false, "stream": false }' 执行推理参考 配置服务化参数
请注意,使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。
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当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后,检查NPU设备检查。
如果想删除Notebook实例以释放资源,请登录ModelArts管理控制台,在Notebook管理页面进行删除。
通过获取JobStep输出的相关metric指标信息实现 from modelarts import workflow as wf # 构建一个OutputStorage对象,对训练输出目录做统一管理 storage = wf.data.Storage(name="storage_name