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custom --tokenizer /path/to/tokenizer --request-rate 0.01 1 2 4 8 10 20 --num-prompts 10 1000 1000 1000 1000 1000 1000 --max-tokens 4096 --max-prompt-tokens
mox.file.File(_SAMPLE_PATHS['rgb'], 'rb') as f: np.load(f) 使用cv2库读取文件，请您尝试如下方法： cv2.imdecode(np.fromstring(mox.file.read(img_path), np.uint8), 1)
操作系统：EulerOS 2.10 64bit（推荐） 内核版本：4.19.90-vhulk2211.3.0.h1543.eulerosv2r10.aarch64 架构类型：aarch64 集群类型：CCE Standard 集群版本：v1.23（v1.23.5-r0及以上版本）|v1
AWQ-W4A16 Llama2-13B 5~10分钟 60分钟 Llama2-70B 20~30分钟 3小时 Llama2-7B 5~10分钟 40分钟 Llama3-70B 20~30分钟 3小时 Llama3-8B 5~10分钟 40分钟 Qwen1.5-14B 5~10分钟 60分钟 Qwen1
权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 2 llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf
Integer 对应时间单位的数值，比如2小时后停止，则“time_unit”填“HOURS”，“duration”填“2”。 给出MXNet实现手写数字识别项目中部署在线predictor实例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 from
May 7 10:50 datasets drwx------ 3 root root 4096 May 7 10:50 naruto-blip-captions drwx------ 3 root root 4096 May 7 10:50 fill50k
a], job_name="cifar10-dis-1") Estimator初始化时与本地训练的区别在于参数train_instance_type，需要从10得到的结果中选择一个；参数train_instance_count的值取决于第10步中的max_num。 训练任务提交后，SDK会依次帮助用户完成以下流程：
22元。 示例：使用专属资源池。计费项：EVS存储费用 假设用户于2023年4月1日10:00:00创建了一个Notebook实例，使用专属资源池和磁盘规格为5GB的运行盘，并于2023年4月2日10:00:00将存储到EVS中的数据删除。按照EVS存储费用结算，那么运行这个Notebook实例的费用计算如下：
"quota" : 15, "used" : 10 }, { "type" : "network", "quota" : 15, "used" : 10 } ] } } 状态码 状态码 描述 200 OK。
请参考创建OBS桶，例如桶名：standard-llama2-13b。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用，例如：training_data。 创建VPC 虚拟私有云（Virtual Private Cloud）可以为您构建隔离的、用户自主配置和管理的虚拟网络环境，操作指导请参考创建虚拟私有云和子网。
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节点执行条件为false时的分支。 请求示例 停止step POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd2a2f5-bde2-45dd-af6b-5e5d570118d1/step_executions
TiB，应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ，以存储更多模型文件。 图2 SFS类型和容量选择 创建ECS服务器 弹性云服务器（Elastic Cloud Server，ECS）是由CPU、内存、操作系统、云硬盘组成的一种可随时获取、弹性可扩展的云服务
权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 2 llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 job_id 是 Long 训练作业的ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 per_page 否 Integer 指定每一页展示作业参数的总量，默认为10，“per_page”可选的范围为[1，1000]。 page 否 Integer
1）如果本地已有权重，请将MODEL_ID修改为权重路径； MODEL_ID = "deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct" 2）如果量化Deepseek-V2-236B模型，请将num_gpus改为8； device_map = calculate_offload_device_map(
权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf 2 llama2-13b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf
进入JupyterLab页面后，自动打开Launcher页面，如下图所示。 图2 JupyterLab主页 不同AI引擎的Notebook，打开后Launcher页面呈现的Notebook和Console内核及版本均不同，图2仅作为示例，请以实际控制台为准。 单击Launcher页面的“Performance
7b 13b则填1。 model_type llama：使用模型类型，目前支持qwen2、llama1、llama2，其中llama1、llama2填写llama，qwen2填写为qwen2。 model_name：模型地址。 data_path：预训练数据集地址。 seed
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