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yaml创建pod,继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后,可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动,则状态为:Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
csv中,示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果(示意图) 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试,可以使用公开数据集,例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况,使用generate_datasets
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分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
system:系统提示词,用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 tools:描述可用的外部工具或功能的信息,这些工具可能被模型用来执行某些任务或获取更多信息。 [ { "conversations": [ {
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onda环境和一个基础Conda环境python(不包含任何AI引擎),如预置Mindspore所对应的Conda环境如下: 用户可以根据是否使用AI引擎参与功能调试,并选择不同的Conda环境。 Notebook:是一款Web应用,能够使用户在界面编写代码,并且将代码、数学方程和可视化内容组合到一个文档中。
status to abnormal, the edge node/group(%s) may be abnormal. 请检查边缘池或边缘节点是否正常。 异常 边缘服务状态异常,异常信息:实例不存在 Update service status to abnormal, deployment
status to abnormal, the edge node/group(%s) may be abnormal. 请检查边缘池或边缘节点是否正常。 异常 边缘服务状态异常,异常信息:实例不存在 Update service status to abnormal, deployment
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分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置,如图所示,选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为:环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择:下载,此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
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在ModelArts的Notebook中构建一个新镜像并用于模型部署。 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“全局配置”,检查是否配置了访问授权。如果未配置,请先配置访问授权。参考使用委托授权完成操作。 登录ModelArts控制台,在左侧导航栏中选择“开发环境 >
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