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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-
F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
3.5-medium：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium/tree/main stabilityai/stable-diffusion-3.5-large：https://huggingface
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-
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs
在左上角的服务列表中，选择ModelArts服务，进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台，在SFS Turbo中单击右上
改Commit码（Commit码替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update.code.visualstudio.com/commit:<Commit码>/server-linux-x64/stable
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
ModelLink中。 git clone https://gitee.com/ascend/ModelLink.git cd ModelLink git checkout 8f50777 cd .. git clone https://gitee.com/lmzwhu/Megatron-LM
改Commit码（Commit码替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update.code.visualstudio.com/commit:<Commit码>/server-linux-x64/stable
的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examples 图3 输入有效的GitHub开源仓库地址 Clone仓库的过程中会将进度展示出来。
name="model_registration", # 模型注册节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="模型注册", # 标题信息 inputs=wf
下载model_zoo相关数据 从以下5个链接下载model_zoo数据 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-7b-v1.5 https://huggingface.co/lmsys/vicuna-13b-v1.5 https://storage.googleapis.c
ModelLink中。 git clone https://gitee.com/ascend/ModelLink.git cd ModelLink git checkout 8f50777 cd .. git clone https://gitee.com/lmzwhu/Megatron-LM
的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，ModelArts作业在执行过程中可能不能请求网络，会遇到报错。 # 直接手动下载 https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/SimSun.ttf
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
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