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训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 父主题： 准备工作
app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 boot_file_url 是 String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下，如：“/usr/app/boot.py”。应与app_url一同出现，若填入model_id则app_url/boot
图1 本地IDE远程访问Notebook开发环境 Notebook可以视作是本地PC的延伸，均视作本地开发环境，其读取数据、训练、保存文件等操作与常规的本地训练一致。 对于习惯使用本地IDE的开发者，使用远程开发方式，不影响用户的编码习惯，并且可以方便快捷地使用云上的Notebook开发环境。
通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤6进行评测。 #
通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤6进行评测。 #
训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 父主题： 准备工作
通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 #
通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 #
通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 #
with_column_header 否 Boolean 导出时是否将列名写到CSV文件的第一行，对于表格数据集有效。可选值如下： true：导出时将列名写到CSV文件的第一行（默认值） false：导出时不将列名写到CSV文件的第一行 表3 ExportParams 参数 是否必选 参数类型 描述
本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
Convertor2.1版本之前可能出现的调优不生效的场景，建议您直接使用MindSpore Lite Convertor2.1及以后的版本。配置文件指定选项进行AOE调优。使用转换工具配置config参数，具体如下所示，其中“subgraph tuning”表示子图调优，“operator
通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤进行评测。 #
通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成代码可能存在的风险，如果接受这些风险，请取消第58行的注释，执行下面步骤5进行评测。 #
heckpoint接续训练，保障需要长时间训练的模型的稳定性和可靠性，避免重头训练耗费的时间与计算成本 支持训练数据使用SFS Turbo文件系统进行数据挂载，训练作业产生的中间和结果等数据可以直接高速写入到SFS Turbo缓存中，并可被下游业务环节继续读取并处理，结果数据可以
说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
可视化作业的运行时长，单位为毫秒。 create_time Long 可视化作业的创建时间，时间戳格式。 train_url String 可视化作业输出文件OBS路径。 status Int 可视化作业的运行状态，详细作业状态列表请参见作业状态参考。 请求示例 如下以查询作业ID为10的可视化作业为例。
e policy”原则。该设计原则更推荐直接复制粘贴代码，而不是进行抽象处理。因此，与模型前向运算相关的所有源代码都被直接复制粘贴到同一个文件中，而不是调用某些抽象提取出的模块化库。Diffusers的这种设计原则的好处是代码简单易用、对代码贡献者友好。然而，这种反软件结构化的设
训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 注意：多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。
Integer 是否删除标签及包含标签的样本。可选值如下： 0：只删除标签 1：删除标签及包含标签的样本 2：删除标签和包含标签的样本及其源文件 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of Label objects 待删除标签列表。
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