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在Terminal中解压压缩包。 unzip xxx.zip #在xxx.zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 多个文件同时上传时，JupyterLab窗口最下面会显示上传文件总数和已上传文件数。 上传文件入口 方式
run”中，修改“log_dir”参数，并新增“checkpoint_path”参数。其中“log_dir”参数建议设置为一个新的目录，“checkpoint_path”参数设置为上一次训练结果输出路径，如果是OBS目录，路径填写时建议使用“obs://”开头。 如果标注数据中的标签发生了变化，在运行“mox.run”前先执行如果标签发生变化的操作。
多个，如 128 128 2048 2048，数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens：输出长度，支持多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保
prompts 数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。其中，mmlu和ceval 建议 3200 另外，在
权限清单 权限 表1 管理模型所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 管理模型 ModelArts modelarts:model:* 创建、删除、查看、导入AI模型。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 SWR SWR Admin SWR
服务发起预测请求： 方式一：使用图形界面的软件进行预测（以Postman为例）。Windows系统建议使用Postman。 方式二：使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。
prompts 数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。其中，mmlu和ceval 建议 3200 另外，在
多个，如 128 128 2048 2048，数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens：输出长度，支持多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保
不使用beam_search场景下，n取值建议为1≤n≤10。如果n>1时，必须确保不使用greedy_sample采样。也就是top_k > 1; temperature > 0。 使用beam_search场景下，n取值建议为1<n≤10。如果n=1，会导致推理请求失败。 说明： n建议取值不超过10，
“MA_NUM_HOSTS=4” VC_TASK_INDEX 当前容器索引，容器从0开始编号。单机训练的时候，该字段无意义。在多机作业中，用户可以根据这个值来确定当前容器运行的算法逻辑。 “VC_TASK_INDEX=0” VC_WORKER_NUM 训练作业使用的实例数量。 “VC_WORKER_NUM=4”
多个，如 128 128 2048 2048，数量需和--output-tokens的数量对应。 --output-tokens：输出长度，支持多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保
用户按照业务来规划时长与数量，最终用户买到的是：总时长 = 购买数量 * 购买时长。 在实际使用过程中，会对时长产生扣除；扣除时长 = 所有任务消耗时长的总和，每个任务消耗的时长 = 单任务节点个数 * 任务运行时间。 套餐包余量预警 为避免产生按需消费，建议通过设置套餐包剩余量预
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system('cd xxx')无法进入相应的文件夹？ 当在训练作业的启动脚本中使用os.system('cd xxx')无法进入相应的文件夹时，建议使用如下方法： import os os.chdir('/home/work/user-job-dir/xxx') 父主题： 编写训练代码
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描述 labeler_count Integer 标注人员数量，不能超过100个。 reviewer_count Integer 审核人员数量，不能超过100个。 workforce_count Integer 团队数量。 表17 WorkforcesConfig 参数 参数类型
其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见，但对个人用户则显得复杂而意义不足，所以建议个人用户在使用ModelArts时，参照个人用户快速配置ModelArts访问权限来进行初始权限设置。 您是否需要阅读本文档？ 如果下述问
单个节点故障造成的业务受损。用户可以根据自身业务的可靠性要求设置池内的高可用节点数量。 高可用冗余节点不能用于业务运行，将影响资源池的实际可用节点数量。资源池下发任务时，请注意选择实际可用的节点数量，当选择的节点数未剔除资源池的高可用冗余节点数时，会导致任务持续等待。 高可用冗余节点的运行机制：
测试用户权限 由于权限配置需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子用户登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。 验证ModelArts权限。
Step4 测试用户权限 由于4中的权限需要等待15-30分钟生效，建议在配置完成后，等待30分钟，再执行如下验证操作。 使用用户组02中任意一个子账号登录ModelArts管理控制台。在登录页面，请使用“IAM用户登录”方式进行登录。 首次登录会提示修改密码，请根据界面提示进行修改。
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