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、生产环境），并限定不同用户在不同环境上的操作权限 其他任何需要对特定子用户（组）做出特定权限限制的情况 您是个人用户，但已经在IAM创建多个子用户，且期望限定不同子用户所能使用的ModelArts功能、资源不同 希望了解ModelArts的权限控制能力细节，期望理解其概念和实操方法
支持的rope scaling类型 本方案支持的rope scaling类型包括linear、dynamic和yarn，其中linear方法只支持传入一个固定的scaling factor值，暂不支持传入列表。
lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo，identity 【可选】 注册在dataset_info.json
获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_format 否 String 数据格式。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 annotation_format 否 String 标注格式。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 status 否 Integer 数据集版本状态。
获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 created_at 否 String 创建时间。 name 否 String 执行记录名称。
可以使用transformers的from_pretrained方法对模型权重文件夹进行加载。 具体请参见Hugging Face官方文档Documentations。
希望了解ModelArts的权限控制能力细节，期望理解其概念和实操方法。
InternVL2/train/5d8f485ad09b3eb9b2a7d9a24cca727fa58bb775/shells/* InternVL/internvl_chat/shell/internvl2.0/2nd_finetune/ 步骤六：增加适配代码 表3 添加优化代码 模型 使用方法
msprobe精度比对 精度比对功能主要针对两类场景的问题： 同一模型，从CPU或GPU移植到NPU中存在精度下降问题，对比NPU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，
查询模型对象列表 示例代码 在ModelArts Notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 场景1：查询当前用户所有模型对象 1 2 3 4 5 6 from modelarts.session import
推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，
配置用户缺失的服务权限 在使用MaaS服务时，如果未配置或缺失相关权限，会出现授权相关提示，请您及时处理。如果未处理，会导致部分功能出现异常。 添加依赖服务授权 由于大模型即服务平台的数据存储、模型导入以及部署上线等功能依赖OBS、SW等服务，需获取依赖服务授权后才能正常使用相关功能
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 说明： 软件包名称中的
准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的
GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导 场景描述 本文将介绍在GP Ant8裸金属服务器中，使用DeepSpeed框架训练GPT-2（分别进行单机单卡和单机多卡训练）。 训练完成后给出自动式生成内容，和交互式对话框模式。 背景信息 Megatron-DeepSpeed
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准备代码 本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的
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