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s/models/llama/modeling_llama.py，在class LlamaRotaryEmbedding中的forward函数中增加self.inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号
SPEL（Spring Expression Language）规则的表达式，当前仅支持字符型的“相等”、“matches”和hashCode函数计算。 访问版本 必选 服务个性化配置规则对应的访问版本。当匹配到规则时，请求该版本的在线服务。 配置项名称 可选 自定义运行参数的Key值，不超过128个字符。
分析ModelArts数据集中的数据特征 基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本，查看其可视化曲线，进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集，且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析。
--trust_remote_code --output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096；
yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness
model_inputs = {} self.model_outputs = {} # label文件可以在这里加载,在后处理函数里使用 # label.txt放在OBS和模型包的目录 # with open(os.path.join(self
log_softmax(x, dim=1) return output # 模型训练，设置模型为训练模式，加载训练数据，计算损失函数，执行梯度下降 def train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch):
--trust_remote_code --output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096；
--trust_remote_code --output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096；
--trust_remote_code --output_path ${output_path} 参数说明: model_args：标志向模型构造函数提供额外参数，比如指定运行模型的数据类型； vllm_path是模型权重路径； max_model_len 是最大模型长度，默认设置为4096；
yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness
初始化时将参数train_instance_type修改为训练服务支持的规格即可（即第10步查询出来的flavor_id的值）。执行fit函数后，即可提交远程训练任务。 训练任务提交后，SDK会依次帮助用户完成以下流程： 将训练脚本打包成zip文件，上传到3中指定的obs_path中。
准备物体检测数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片；目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
单精度浮点型 4字节 - Byte 有符号整数 1字节 -128-127 Date 日期类型，描述了特定的年月日，格式：yyyy-MM-dd，例如2014-05-29 - - Timestamp 时间戳，表示日期和时间。格式：yyyy-MM-dd HH:mm:ss - - Boolean
yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。 score 否 String 根据置信度筛选。 slice_thickness
oE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子 FFN推理算子支持geglu激活函数 支持配套pybind推理的10+算子（matmul 、swiglu、rope等） 配套CANN8.0.RC1镜像 无 基础镜像 CANN8
自动续费可以减少手动续费的管理成本，避免因忘记手动续费而导致ModelArts中专属资源池不能使用。自动续费的规则如下所述： 以专属资源池的到期日计算第一次自动续费日期和计费周期。 专属资源池自动续费周期以您选择的续费时长为准。例如，您选择了3个月，专属资源池即在每次到期前自动续费3个月。 在专属资源池到
yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。 score String 根据置信度筛选。 slice_thickness
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