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max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型
max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.t4u8。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。 nodePool
在分发待标注文件，owner/manager/labeler/reviewer可见任务列表，但任务未分配完成，无法同时再启动任务。 1：运行中。labeler/reviewer进行标注和审核工作，owner验收，如新增、同步智能标注、导入未标注文件需再次分发新增文件。 2：验收中
训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 父主题： 准备工作
─────────────╮ │ download Download files from the AI Gallery | │ login
大限制4096G。 category String 支持的存储类型。不同存储类型的差异，详见开发环境中如何选择存储。枚举值如下： SFS：弹性文件服务 EVS：云硬盘 mount_path String 存储挂载至Notebook实例的目录，当前固定在/home/ma-user/work/下。
异常，工作负载创建失败。 storage_type 否 String 挂载类型sfs_turbo极速文件系统挂载。 source_address 否 String 挂载源路径，挂载为极速文件时为sfs turbo id。 表10 ServiceAffinity 参数 是否必选 参数类型
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.t4u8。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。 nodePool
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。 #
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。
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。
"/home/ma-user/work/data" # OBS数据上传至Notebook mox.file.copy_parallel(obs_data_dir, local_data_dir) # Notebook数据上传至OBS mox.file.copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir)
"/home/ma-user/work/data" # OBS数据上传至Notebook mox.file.copy_parallel(obs_data_dir, local_data_dir) # Notebook数据上传至OBS mox.file.copy_parallel(local_data_dir, obs_data_dir)
1、在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 bash build.sh 2、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化
表6 Capacity 参数 参数类型 描述 value Value object 资源量。 maxValue Value object 最大弹性资源量。 timestamp String UTC时间，格式yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'。 window String
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --height: 图片长度（分辨率相关参数）。 --width: 图片宽度（分辨率相关参数）。
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