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集群控制版面中。根据图1的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图2步骤页面。 图1 配置中心 根据图2，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kuberne
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String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_name
搜索“MNIST数据集”下载如图3所示的4个文件。 图3 MNIST数据集 “train-images-idx3-ubyte.gz”：训练集的压缩包文件，共包含60000个样本。 “train-labels-idx1-ubyte.gz”：训练集标签的压缩包文件，共包含60000个样本的类别标签。
集群控制版面中。根据图1的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图2步骤页面。 图1 配置中心 根据图2，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。 图2 kubectl 访问集群配置 在节点机器中，输入命令，查看Kuberne
jsonl格式 一行数据就是数据集中的一条样本，建议总的数据样本不少于2000条。数据集示例如下，单轮对话也可以复用此格式。您可以单击下载，获取示例数据集“simple_moss.jsonl”，该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。 {"conversation_id": 1
此可以防止由于密码被拦截、破解造成的账户密码泄露，从而提高弹性裸金属服务器的安全性。 说明： 为保证云服务器安全，未进行私钥托管的私钥只能下载一次，请妥善保管。 虚拟私有云 虚拟私有云（Virtual Private Cloud，VPC）为裸金属服务器构建隔离的、用户自主配置和管
该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools
~]# uname -r 4.18.0-147.5.1.6.h934.eulerosv2r9.x86_64 一般执行如下升级命令，就会导致自动下载和安装高级内核版本。 yum update -y 执行后查看当前可用内核，发现已经新增了内核h998： [root@Server-ddff
String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述
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和调试的模型进行统一管理。 约束与限制 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 创建模型、管理模型版本等功能目前是免费开放给所有用户，使用此功能不会产生费用。 创建模型的几种场景 从训练作业中导入
jsonl数据集，数据集可从https://github.com/openai/human-eval/blob/master/data/HumanEval.jsonl.gz下载压缩包解压获得。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是HuggingFace的权重路径，backend取值是openai时，
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该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。 性能benchmark验证使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-xxx.zip的llm_tools/llm_evaluation目录下。 代码目录如下: benchmark_tools
or: _pad() got an unexpected keyword argument 'padding_side' 解决方法： 1、下载最新的tokenization_chatglm.py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface
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因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接，单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，
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