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两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global
查看日志和性能 单击作业详情页面，则可查看训练过程中的详细信息。 图1 查看训练作业 在作业详情页的日志页签，查看最后一个节点的日志，其包含“elapsed time per iteration (ms)”数据，可换算为tokens/s/p的性能数据。 吞吐量（tokens/s/p）：global
--parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，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
--parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，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
--parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，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
--parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，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
在线服务创建。本案例适用于CPU规格，节点规格需选择CPU。如果有免费CPU规格，可选择免费规格进行部署（每名用户限部署一个免费的在线服务，如果您已经部署了一个免费在线服务，需要先将其删除才能部署新的免费在线服务）。 图7 部署模型 完成服务部署后，返回在线服务页面列表页，等待服
请参考Cluster资源开通，购买Cluster资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。
在完成标注数据或数据集的修改后，您可以在“mox.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。
从本地上传数据到ModelArts数据集 前提条件 已存在创建完成的数据集。 创建一个空的OBS桶，OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 本地上传 文件型和表格型数据均支持从本地上传。从本地上传的数据存储在OBS目录中，请先提前创建OBS桶。
--parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，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
--parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，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
两个点组成，矩形的左上角为第一个点，矩形的右下角为第二个点(即第一个点x坐标一定小于第二个点的x坐标，第一个点y坐标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，建议在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。若需要在生产环境中进行推理精度测试，请通过调用接口的方式进行测试。 Step1 执行精度测试 精度测试需要数据集进行测试。推荐公共数据集mmlu
示例如下： package com.apig.sdk.demo; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Client; import com.cloud.apigateway.sdk.utils.Request; import org.apache
提交训练作业时，系统将自动在您配置的OBS Path中，使用作业名称创建一个新的文件夹，用于存储训练输出的模型、日志和代码。 例如“train-job-01”作业，提交作业时会在“test-modelarts2”桶下创建一个命名为“train-job-01”的文件夹，且此文件夹下分别新建
”，单击右上角“创建用户”，在“创建用户”页面中，添加多个用户。请根据界面提示，填写必选参数，然后单击“下一步”。 将子用户子账号加入用户组。在“加入用户组”步骤中，选择“用户组”，然后单击“创建用户”。系统将前面设置的多个用户加入用户组中。 用户登录并验证权限。 新创建的用户登录控制台，切换至授权区域，验证权限：
/命令，报错[Errno 13] Permission denied……。 原因分析 当前目录下包含没有权限的文件。 解决方法 建议用户新建一个文件夹（例如：tb_logs），将tensorboard的日志文件（例如：tb.events）放到新建的文件夹下，然后执行tensorboard命令。示例命令如下：
置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度。
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