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Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户的“子目录挂载”路径。如果默认没有填写，则忽略。 图4 选择SFS Turbo 作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。
设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。 系统运行架构选择“ARM”。 图3 设置AI应用
填写到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。
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您可以将任意一个版本设置为当前目录，即表示数据集列表中进入的数据集详情，为此版本的数据集标注信息。 针对每一个数据集版本，您可以通过“存储路径”参数，获得此版本对应的Manifest文件格式的数据集。可用于导入数据或难例筛选操作。 表格数据集暂不支持切换版本。 发布数据集版本
Snt3资源？ 如何查看ModelArts中正在收费的作业？ 如何查看ModelArts消费详情？ 更多 自动学习 自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 在ModelArts中图像分类和物体检测具体是什么？ 自动学习训练后的模型是否可以下载？ 自动学习项目中，如何进行增量训练？
ing.sh文件和llama_7b文件夹上传至model目录下，如下图所示。 图2 上传至model目录 创建模型，源模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择至model目录，AI引擎选择Custom，引擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部
job id ma-cli dli-job get-job -i ${job_id} # Get DLI Spark job list ma-cli dli-job get-job --page-size 5 --page-num 1 Options: -i,
修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算这n个序列的困惑度(pe
task_statuses Array of TaskStatuses objects 训练在子任务状态信息。 running_records Array of RunningRecord objects 训练作业运行及故障恢复记录。 表5 TaskStatuses 参数 参数类型
charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期 cloud_server CloudServer object 云服务信息。 endpoints_response Array of Endpoints
was shot, such as close-ups. Do not appear 'seems', 'may' and other words, need to be sure of the description, do not need to be ambiguous description
配置参数说明 配置项 参数 配置说明 Workflow配置 运行配置 该参数为输出根目录配置，整个工作流的输出均会被保存在该目录下。单击“选择存储路径”，选择一个OBS桶路径。 资源配置 训练资源规格配置，根据实际需要选择公共资源规格或者专属资源池。 说明： 华北-北京四可支持选择限
依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询数据集列表 GET /v2/{project_id}/datasets modelarts:dataset:list - √ √ 创建数据集 POST /v2/{project_id}/datasets modelarts:dataset:create
针对预测分析作业，排查思路请参见确保OBS中的数据存在、检查OBS的访问权限、预测分析作业失败的排查思路。 确保OBS中的数据存在 如果存储在OBS中的图片或数据被删除，且未同步至ModelArts自动学习或数据集中，则会导致任务失败。 建议前往OBS检查，确保数据存在。针对图
path to your training data, which should be a json file consisting of a list of conversations. # See the section for finetuning in README for more
ModelInput(name='model_input', data=wf.data.DataConsumptionSelector(data_list=[job_step_a.outputs["train_url"].as_input(), job_step_b.outputs["train_url"]
修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d.py 中的 fix_id_list, 将最大值适当调低。 ppl困惑度评测一般用于base权重测评，会将n个选项上拼接上下文，形成n个序列，再计算着n个序列的困惑度(pe
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。 input 否 String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip 否
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