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MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。
MOSSMultiTurnHandler:使用微调的moss数据集。
表6 nfs属性列表 参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。
也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下,n取值建议为1<n≤10。如果n=1,会导致推理请求失败。 说明: n建议取值不超过10,n值过大会导致性能劣化,显存不足时,推理请求会失败。
sudo apt-get update sudo apt-get install nfs-common 获取SFS Turbo的挂载命令。 进入弹性文件服务SFS管理控制台。 选择“SFS Turbo”进入文件系统列表,单击文件系统名称,进入详情页面。
标注声音分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 音频标注 在新版自动学习页面单击“实例详情
准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时,您需要将数据上传至对象存储服务(OBS)中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量:不能有损坏的图片;目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内
创建Workflow数据集导入节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中,主要应用场景如下: 适用于数据不断迭代的场景,可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任务中
也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下,n取值建议为1<n≤10。如果n=1,会导致推理请求失败。 说明: n建议取值不超过10,n值过大会导致性能劣化,显存不足时,推理请求会失败。
保障客户系统应用大模型的成本效率,按需收费,按需扩缩的灵活成本效益资源配置方案,有效避免了资源闲置与浪费,降低了进入AI领域的门槛。
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。
text shape:", text_features.shape) image_features /= image_features.norm(dim=-1, keepdim=True) text_features /= text_features.norm(
<eom>\n" }, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。
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。
自定义镜像训练作业配置节点间SSH免密互信 在使用基于MPI和Horovod框架的自定义镜像进行分布式训练时,如果未配置训练作业节点间的SSH免密互信,将会导致训练任务失败。为确保节点间的通信顺畅,必须预先配置节点间SSH免密互信,确保分布式训练任务顺利进行。 配置节点间SSH免密互信涉及代码适配和训练作业参数配置
创建声音分类项目 ModelArts自动学习,包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台,在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”,进入新版自动学习页面
标注文本分类数据 项目创建完成后,将会自动跳转至新版自动学习页面,并开始运行,当数据标注节点的状态变为“等待操作”时,需要手动进行确认数据集中的数据标注情况,也可以对数据集中的数据进行标签的修改,数据的增加或删减。 图1 数据标注节点状态 双击“数据标注”节点,单击实例详情按钮,打开数据标注页面
创建Workflow数据集版本发布节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装,实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布,每个版本相当于数据的一个快照,可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下: 对于数据标注这种操作
使用ModelArts PyCharm插件调试训练ResNet50图像分类模型 本案例介绍如何将本地开发好的MindSpore模型代码,通过PyCharm ToolKit连接到ModelArts进行云上调试和训练。 开始使用样例前,请仔细阅读准备工作罗列的要求,提前完成准备工作。本案例的步骤如下所示
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。