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Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与
work_dir：工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件 container_work_dir: 容器工作目录，一般同work_dir container_name：自定义容器名 image_id：镜像ID，通过docker images来查看拉取的镜像ID。 步骤四 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam
matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与
user_image_url=f"{image_organization}/{image_name}:{image_tag}", # 自定义镜像swr地址，由镜像仓库组织/镜像名称:镜像tag组成 user_command=f'cd
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
公共资源池有CPU或GPU两种规格。如需使用，需联系管理员创建公共资源池。 “专属资源池” 您可以在资源池规格中选择对应的规格进行使用。 “模型来源” 根据您的实际情况选择“自定义模型”或者“订阅模型”。 “选择模型及版本” 选择状态“正常”的模型及版本。 “输入数据目录位置” 选择输入数据的OBS路径，即您上传数据的OBS目录。只能选择文件夹或“
/home/ma-user/ws/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行
/home/ma-user/ws/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行
/home/ma-user/ws/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行
止。 表5 ServiceConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 custom_spec 否 CustomSpec object 自定义资源规格配置，仅当specification配置为custom时返回。 envs 否 Map<String,String> 公共参数。运行
模型所有的apis入参出参信息（从模型预览中获取）。 model_source String 模型来源。 auto：自动学习 algos：预置算法 custom：自定义 tunable Boolean 标识模型是否支持二次调优。 true：支持 false：不支持 market_flag Boolean 标识模型是否来自市场。
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与
在线服务详情 > 调用指南”页面获取。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径，调用地址后需拼接自定义路径。如：“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。 图1 获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式
在“在线服务”的详情页面，可以获取该服务的调用地址和输入参数信息。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径，调用地址后需拼接自定义路径。如：“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。 图2 获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式一：使用Python语言发送预测请求
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
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