通过将多条训练样本拼接到一起来加快训练速度,适用于短文本对话场景;该功能也可和离线数据处理工具结合使用;通过--packing-sft-data开启,详见 《训练说明/SFT训练/数据集配置和处理/关于数据 Packing 训练说明》 章节; 集成 BCCL 通信库,默认采用NCCL 通信库,可以通过环境变量来开启 BCCL(当前版本仅支持在A800上使用BCCL,H800及其他型号的GPU暂未支持),详见 《高级用法
数据类型为Message[str],必要参数 top_k : 返回匹配度最高的top_k个结果,默认为1, 非必填 高级用法: 本组件根据向量的相似度进行检索,支持使用不同的embedding方法和索引方式来优化检索的效果。
加速域名管理 新建加速域名 如下代码可以新建一个加速域名: origin = new ArrayList (); origin.add(new OriginPeer().withPeer("1.2.3.4")); // 添加源站 1.2.3.4 origin.add(new OriginPeer().withPeer("2.3.4.5")); // 添加源站
和 --sft-dataset 不能同时使用。 --sft-valid-dataset str 否 None NA 仅验证的数据集名称,可以传递多个,对应--valid-data-path 中的数据集文件。和 --sft-dataset 不能同时使用。
接下来就是从数据集中依次取出元素,结合 iterationParam 参数传给子流程并执行,元素间的执行是并行的。 在所有元素都执行结束后,foreach 把执行结果汇总到一个数组,根据 outputCollection 参数节点数据内并输出。若某个元素的执行失败了,则整个 foreach 节点也会失败。
基本用法 Python 组件初始化参数 参数名称 参数类型 描述 示例值 dataset_id string 线上数据集ID 正确的数据集ID 创建知识库调用参数 参数名称 参数类型 是否必须 描述 示例值 dataset_name String 是 知识库的名字 my_dataset 创建知识库响应参数 参数名称 参数类型 描述 示例值 result Dataset dataset实例 Dataset
短语音识别-极速版(ASR) 简介 短语音识别(ASR)可以将音频流实时识别为文字,并返回每句话的开始和结束时间,适用于手机语音输入、语音搜索、人机对话等语音交互场景。
放在 data 下,并且修改 dataset_info.json 文件,具体操作步骤如下: 将本地数据集的json文件上传到容器实例的 LLaMA-Factory/data 目录下存放。该JSON文件包含了如下格式的数据列表: Instruction : 模型接收的指令,明确了要执行的任务。 Input : 模型接收的输入数据。 Output : 模型应生成的输出数据。
使用vLLM加速大模型推理 vLLM(Vectorized Large Language Model)是一个高性能的大型语言模型推理库,支持多种模型格式和后端加速,适用于大规模语言模型的推理服务部署。 准备环境和资源 进入 资源池>轻量资源,点击 添加节点 按钮,将已开通的云服务器添加到百舸平台中用于快速部署vLLM。若轻量资源中已添加云服务器节点,可跳过此步骤。
关于每个字段的详细解释和VS Code Debugger的更多用法,您可参考 Node.js debugging in VS Code 在您的代码中打上断点,然后选择 Debug , Start Debugging ,开始调试。 调试Python函数 用VS Code打开工作目录bsam-app。