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benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
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下。如果有指定的量化系数,则不需此参数,直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path:数据集路径,推荐使用:https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
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完成切换。 查看修改的内容 如果修改代码库中的某个文件,在“Changes”页签的“Changed”下可以看到修改的文件,并单击修改文件名称右侧的“Diff this file”,可以看到修改的内容。 图7 查看修改的内容 提交修改的内容 确认修改无误后,单击修改文件名称右侧的“Stage
本案例将基于ModelArts提供的MindSpore预置镜像,并借助ModelArts命令行工具(请参考ma-cli镜像构建命令介绍),通过加载镜像构建模板并修改Dockerfile,构建出一个新镜像,最后注册后在Notebook使用。 操作流程 创建Notebook。 在Notebook中制作自定义镜像。
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
query-string 查询参数,可选,查询参数前面需要带一个“?”,形式为“参数名=参数取值”,例如“limit=10”,表示查询不超过10条数据。 例如您需要获取“华北-北京一”区域的Token,则需使用“华北-北京一”区域的Endpoint(iam.cn-north-1.myhuaweicloud
Name" && \ 若要对ChatCLMv3、GLMv4系列模型进行训练时,需要修改 Dockerfile 中的 transformers 的版本。 由默认 transformers==4.45.0 修改为:transformers==4.44.2 执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git
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响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer 当前页数。 data Array of ImageGroup objects 数据。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 ImageGroup
部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时,拉取镜像失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,镜像不断重启如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,容器健康检查失败如何处理? 服务部署、启动、升级和修改时,资源不足如何处理? 模型使用CV2包部署在线服务报错
工作空间管理 查询工作空间详情 修改工作空间 删除工作空间 查询工作空间配额 修改工作空间配额 查询工作空间列表 创建工作空间
例如:"C78"。 updateStrategy String 驱动升级策略。可选值如下: force:强制升级,立即升级节点驱动,可能影响节点上正在运行的作业 idle:安全升级,待节点上没有作业运行时进行驱动升级 表12 PoolStatus 参数 参数类型 描述 phase
thQuant量化或使用GPTQ量化章节对模型做量化处理。 步骤八 启动scheduler实例 建议在PD服务(即全量推理和增量推理服务)启动后,再启动scheduler服务。 启动scheduler容器。启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有