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图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。
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创建Workflow节点 创建Workflow数据集节点 创建Workflow数据集标注节点 创建Workflow数据集导入节点 创建Workflow数据集版本发布节点 创建Workflow训练作业节点 创建Workflow模型注册节点 创建Workflow服务部署节点 父主题:
上传数据和算法至OBS(首次使用时需要) 前提条件 已经在OBS上创建好并行文件系统,请参见创建并行文件系统。 已经在obsutil安装和配置,请参见obsutils安装和配置。 准备数据 单击下载动物数据集至本地,并解压。 通过obsutil将数据集上传至OBS桶中。 .
docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像,上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64" 规格中带有ARM字样的显示,为ARM CPU架构。
例如以下样例: { "conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。
建议使用专属资源池,或者联系系统管理员创建公共资源池。 计算节点个数:默认为1,输入值必须是1-5之间的整数。 是否自动停止:启用该参数并设置时间后,服务将在指定时间后自动停止。如果不启用此参数,在线服务将一直运行,同时一直收费,自动停止功能可以帮您避免产生不必要的费用。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看lora微调的日志和性能。
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日志提示“ '(slice(0, 13184, None), slice(None, None, None))' is an invalid key” 问题现象 训练过程中出现如下报错: TypeError: '(slice(0, 13184, None), slice(None,
配置Workflow参数 功能介绍 参数相关的配置使用Placeholder对象来表示,以占位符的形式实现用户数据运行时配置的能力,当前支持的数据类型包括:int、str、bool、float、Enum、dict、list。开发者可根据场景需要,将节点中的相关字段(如算法超参)通过
SFS Turbo 当ModelArts和SFS Turbo间网络直通时,训练作业支持挂载多个SFS Turbo存放训练数据。单击“增加挂载配置”,填写如下参数。 “文件系统”:选择一个SFS Turbo。
图1 等待模型载入 训练完成后,生成的权重文件保存路径为:/mnt/sfs_turbo/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后,请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。
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使用Windows下生成的文本文件时报错找不到路径? 问题现象 当在Notebook中使用Windows下生成的文本文件时,文本内容无法正确读取,可能报错找不到路径。 原因分析 Notebook是Linux环境,和Windows环境下的换行格式不同,Windows下是CRLF,而Linux