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动学习。 在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。 在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。 如果增加了图片，您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签，建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据，
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报错This site can't be reached 创建完Notebook后，单击操作列的“打开”，报错如下： 解决方案：复制页面的域名，添加到windows代理“请勿对以下列条目开头的地址使用代理服务器”中，然后保存就可以正常打开。 父主题： 实例故障
<>=&"'，长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String 标注成员邮箱。
迷信、违禁等相关敏感词，否则发布审核无法通过。 创建完成后，跳转至镜像详情页。 上传镜像文件 在镜像详情页，选择“镜像文件”页签。 单击“添加文件”，进入上传文件页面，选择本地的数据文件单击“点击上传”或拖动文件，单击“确认上传”启动上传。 上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery
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service结构 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name String 服务名称。 description String 服务描述。 tenant String 服务归属租户。 project String 服务归属项目。 owner String
at main (huggingface.co) 注意：Qwen2-VL 开源vllm依赖特定transformers版本， 请手动安装： pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@21fac7ab
在开发环境中克隆对应的代码。假设数据和预训练权重已经配置好，可以直接在ptuning目录下，训练入口代码main.py中添加两行代码来完成昇腾适配。请注意添加位置为导入torch之后。启动训练脚本可以观察运行效果。 图4 chatGLM-6b pTuning训练入口导入自动迁移工具
在运行时访问OBS等依赖服务。 使用主账号登录ModelArts的管理控制台，在左侧导航栏单击“权限管理”，进入“权限管理”页面。 单击“添加授权”。在“访问授权”页面，在“授权对象类型”下面选择“IAM子用户”，“授权对象”选择管理员的账号，选择“新增委托”，“权限配置”选择“
“或”组合搜索。格式为“query logs AND erro*”或“query logs OR erro*”。 标签 展示服务已添加的标签。支持添加、修改、删除标签。 标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 Cloud Shell 允许用户使用Mod
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ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
aaS服务的定制化委托授权。 本章节主要介绍如何给IAM用户下的子用户配置更细粒度的权限。 前提条件 给用户组授权之前，请先了解用户组可以添加的使用ModelArts及其依赖服务的权限，并结合实际需求进行选择，MaaS服务支持的系统权限，请参见表1。 表1 服务授权列表 待授权的服务
能支持查看的文件类型请以界面显示为准。 编辑版本 选择“版本”页签，单击右上方的“编辑”进入编辑模式。 单击“版本说明”列的，添加版本说明，单击完成添加。 编辑数据集的版本信息便于区分数据集信息。 编辑限制 选择“限制”页签，单击右上方的“编辑”进入编辑模式。 在“谁可以看”右侧
数据集创建相关的配置信息。 是 DatasetProperties title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
确认框中单击“确定”即可完成运行记录的删除。 编辑：如果您想对您当前的工作流下的所有运行记录进行区分，您可以单击“编辑”，对每一条运行记录添加相应的标签予以区分。 重新运行：可以单击“重新运行”直接在某条记录上运行该工作流。 您可以对该条工作流的所有运行记录进行筛选和对比。 筛选
Size([63992, 4096]). 需要在训练开始前，修改llm_train/AscendSpeed/yi/3_training.sh文件，并添加--tokenizer-not-use-fast参数。修改后如图1所示。 图1 修改Yi 模型3_training.sh文件 ChatGLMv3-6B
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