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表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id String MRS集群的子网ID。
据集 MBS 1 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
据集 MBS 1 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
据集 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
的任务出现性能问题，可以忽略该部分。html中提示存在torch_npu.confusion_transpose, 梯度裁剪和亲和优化器等多个可替换的API，用户可根据代码堆栈找到需要替换的具体源码，然后根据API instruction跳转后的参考文档修改源代码，从而使能亲和A
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
total Integer 总数。 stat Map<String,Integer> 状态。 请求示例 请求Workflow统计信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/overview 响应示例 状态码： 200 OK {
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/apps/{app_name}/exists&workspace_id=0
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/tags 响应示例 状态码： 200 查询项目下Notebook实例类型下的标签，正常返回。
label_zh String 算法类别名称。 template_id String 算法类别的ID。 请求示例 查询数据处理算法类别的列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/items 响应示例 状态码： 200 OK
ta.json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 样例数据集alpaca_gpt4_data.json.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
据集 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
t字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
B-instruct模型，使用openai启动服务，发送推理请求使用的是接口curl -X POST http://localhost:port/v1/embedding。 表1 基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 序号 模型名 32GB显存 64GB显存 最小卡数
如以下查询training_job_id为5b60a667-1438-4eb5-9705-85b860e623dc的作业中trial为ae544174的信息。 GET https://endpoint//v2/{project_id}/training-jobs/5b60a667-1438-4eb5-9705-8
用户。 响应参数 无 请求示例 上传授权。设置授权类型为“agency”，授权内容为“modelarts_agency”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/authorizations { "user_id" : "****d
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/tags 响应示例 状态码： 200 查询项目下指定资源类型的所有标签。
本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1.0.0-python2.7"等。 v1_compatible Boolean 是否为v1兼容模式。
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