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model：模型启动模式，可选vllm，openai或hf，hf代表huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。
数据增加方式：当前支持乘法方式。 乘法系数：数值范围[2, 100]。 超过时间：数值范围[150, 3600]。 NCCL Test节点名称列表：不可为空，且被选择的节点须为可用状态。 单击“确认”，即可开始诊断。 父主题： Lite Cluster
提供SDK代码示例调试功能。 URI DELETE /v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id
DELETE /v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/{schedule_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id
DELETE /v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/{execution_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id
lora微调不支持断点续训 启动前需检查latest_checkpointed_iteration.txt文件中内容是否与所需iter_000xxxx数字（表示训练后保存权重对应迭代次数）保持一致，不一致则修改latest_checkpointed_iteration.txt内容与iter_000xxxx保持一致。
用1.5倍的时间代价，生成了3倍的token数量，性能提升了100%。 投机推理参数设置 在启动离线或在线推理服务时参考表1所示配置参数，使用投机推理功能。 表1 投机推理相关参数 服务启动方式 配置项 取值类型 配置说明 offline speculative_model str
Gallery。建议托管的模型文件列表参见表2。 表2 模型实例包含的文件 文件名称 描述 config.json 模型配置文件。 model.safetensors或pytorch_model.bin 预训练模型的权重文件。 tokenizer.json （可选）预处理器的词表文件，用于初始化Tokenizer。
model：模型启动模式，可选vllm，openai或hf，hf代表huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。
首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump接口，跟踪计算图中算子的前向传播与反向传播时的输入与输出，然后再使用子命令compare进行比对生成比对表格。当前比对结果支持计算Cosine（余弦相似度）、MaxAbsErr（最大绝对误差）和MaxRelativeErr（最大相对误差）、One
\/:*?"<>|。 文件夹名称不能以英文句号（.）或斜杠（/）开头或结尾。 文件夹的绝对路径总长度不能超过1023字符。 任何单个斜杠（/）表示分隔并创建多层级的文件夹。 图2 新建文件夹 父主题： 使用窍门
DELETE /v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers/{worker_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id
/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions/{version_id}/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。 value：具体的对话内容。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。
length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b
改，参数说明请参见创建模型。单击“立即创建”，完成新版本的创建操作。 删除版本 在“模型管理”页面，单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“删除”，在文本框中输入“DELETE”，单击“确定”，即可删除对应的版本。 如果模型的版本已经部署服务，需先删除关联的
在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置
Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化
\/:*?"<>|。 文件夹名称不能以英文句号（.）或斜杠（/）开头或结尾。 文件夹的绝对路径总长度不能超过1023字符。 任何单个斜杠（/）表示分隔并创建多层级的文件夹。 图2 新建文件夹 父主题： Standard自动学习
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