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精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
import workflow as wf 如果执行失败，可执行如下命令进行手动安装。 !rm modelarts*.whl !wget -N https://cn-north-4-training-test.obs.cn-north-4.myhuaweicloud.com/workflow-apps/v1
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
数据集 设置环境变量。 export EAGLE_TARIN_MODE=1 如果使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
URL。如果有queryString，那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息（不同认证方式有不同header，跟https的推理服务相同）。选择单击右上的connect按钮，建立WebSocket连接。 图2 获取API接口调用公网地址 如果信息正确，右下角连接状态处会显示：CONNECTED；
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方
PT。训练数据需要按照对应格式，上传符合规范的数据集，以更好完成训练任务。关于数据集示例，请参见支持的数据集格式。 说明： 如果数据集选择错误，您可以通过以下方式查看日志详情。 登录ModelArts Studio控制台，在“模型调优”页面单击目标作业，在作业详情的日志页签查看详情。
URL。如果有queryString，那么在params栏中添加参数。在header中添加认证信息（不同认证方式有不同header，跟https的推理服务相同）。选择单击右上的connect按钮，建立WebSocket连接。 图4 获取API接口调用公网地址 如果信息正确，右下角连接状态处会显示：CONNECTED；
"application/json"); // Set a request URL in the format of https://{Endpoint}/{URI}. request.setUrl(url); //
安装精度评测工具。可以在原先的conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
理。 设置模型的参数，如图13所示。 元模型来源：从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径：单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口：选择HTTPS。 host：设置为8443。 部署类型：选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义，单击“保存”生效。apis定义中指定输入为文件，具体内容参见下面代码样例。
指定网络地址进行访问，也可以将网络地址映射为本地目录后进行访问。 可以通过互联网或专线访问。需要指定桶地址进行访问，使用的是HTTP和HTTPS等传输协议。 只能在BMS中挂载使用，不能被操作系统应用直接访问，需要格式化成文件系统进行访问。 使用场景 如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。
{} to obs bucket {}".format(log_tar, obs_bucket)) obs_url = "https://%s.obs.%s.myhuaweicloud.com/%s/%s" % (obs_bucket, self.region_id,
若无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
true：只读权限 false：默认值，读写权限 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10的作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例
设置模型的参数，如图11所示。 元模型来源：从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径：单击选择镜像文件。具体路径查看5SWR地址。 容器调用接口：选择HTTPS。 host：设置为8443。 部署类型：选择在线服务。 图11 设置模型参数 填写启动命令，启动命令内容如下： sh /home/ma-user/infer/run
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