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py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”，TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https://endpoint/v2/{project_id }/trainJob/{training_job_id}/tags/create
tistic 参数 参数类型 描述 job_count Integer 当前实验下的训练作业总个数。 请求示例 创建实验。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/training-experiments { "metadata" :
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags
ata.json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/tms/tags 响应示例 状态码：200 查询项目下se
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 查询调度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/fa4a
install -y adduser libfontconfig1 回显如下代表执行成功： 执行如下命令下载Grafana安装包。 wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_9.3.6_amd64.deb --no-check-certificate
"job_step:stop" ]”。订阅Workflow失败、完成和job_step节点停止三个事件，发生这三个事件时，会有消息提醒。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/subscriptions
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/app-auth-apis/{api_id}
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应work-0日志OBS临时链接为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
验收总分。 unchecked_sample_count Integer 未验收的样本数目。 请求示例 查询团队标注验收任务报告 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
0_POC_20251231。 git clone -b br_noncom_MindStudio_8.0.0_POC_20251231 https://gitee.com/ascend/msit.git 进入到msit/msmodelslim的目录；并在进入的msmodelslim目录下，运行安装脚本install
0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
推理部署：训练结束后，将生成的模型导入ModelArts用于创建模型，并将模型部署为在线服务。 Step6 预测结果：上传一张手写数字图片，发起预测请求获取预测结果。 Step7 清除资源：运行完成后，停止服务并删除OBS中的数据，避免不必要的扣费。 准备工作 已注册华为账号并开通华为云，且
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