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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，
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
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system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办？ 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： Standard模型训练
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。
${node_ips[*]}" # 定义密码列表（如果只有一个密码，则所有节点使用该密码） # node_passwords=("xxx" "xxx") # 替换为实际密码 node_passwords=("") # yum install expect -y # 检查expect是否安装 if
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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：
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在开发环境（notebook）申请相同规格的开发环境实例。 在notebook调试用户代码，并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。， 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码，在问题代码段添加打印，输出更详细的日志信息。 再次运行作业，判断出问题的代码段。
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Cluster资源池的实例个数（即节点个数），数量越多，计算性能越强。 当“可用区”选择“指定可用区”时，实例数量会根据可用区的数据自动计算，此处无须再次设置。 说明： 单次创建时，实例数建议不大于30，否则可能触发限流导致创建失败。 部分区域的部分规格支持整柜购买，此时实例数会显示为“数量*整柜”，购买的实
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