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yaml创建pod，继而在pod容器内自动启动训练作业。 kubectl apply -f config.yaml 启动后，可通过以下命令获取所有已创建的pod信息。若pod已全部启动，则状态为：Running。 kubectl get pod -A -o wide 若查看启动作
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 sample_id 是 String 样本ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数
数据文件单击“点击上传”或拖动文件，单击“确认上传”启动上传。 上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前，请不要刷新或关闭上传页面，防止意外终止上传任务，导致数据缺失。
数据文件单击“点击上传”或拖动文件，单击“确认上传”启动上传。 上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前，请不要刷新或关闭上传页面，防止意外终止上传任务，导致数据缺失。
ModelArts提供了“AI Gallery”功能，方便将个人的模型等共享给所有ModelArts用户，您也可以从“AI Gallery”获取他人共享的内容，快速完成构建。在您完成模型的训练和导入之后，您可以将自己的模型分享至“AI Gallery”，进行知识共享。 登录Mode
algorithm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_source 否 DataSource
在后台作业中操作用户的资源（如OBS桶）前，需要用户通过IAM委托向ModelArts显式授权，ModelArts在需要时使用用户的委托获取临时认证凭据用于操作用户资源，具体配置见配置访问授权章节。 工作空间 工作空间是ModelArts面向已经开通企业项目的企业客户提供的一个
nfo-0.txt 执行下游评估 为增加精度评测的稳定性及进一步确保训练精度，使用多个数据集【MMLU、CEVAL】评测，执行过程如下： 获取到训练权重后使用ascendfactory-cli、eval接口用mmlu、ceval数据集对训练后的结果进行评测 test-benchmark目录目录下执行命令
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 代码包中适配的模型 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
无需使用时及时删除Token，避免信息泄露。 图3 克隆GitHub的私有仓库（目前只支持Personal Access Token授权） 图4 获取Personal Access Token 查看代码库信息 在Name下方列表中，选中您希望使用的文件夹，双击打开，然后单击左侧git插件图标进入此文件夹对应的代码库。
lm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools conda activate python-3.9.10 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
lm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools conda activate python-3.9.10 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
、“输出数据目录位置”和“描述”。 您也可以通过单击描述右侧的，对描述信息进行编辑。 从“输出数据目录位置”参数右侧获取详细OBS地址，前往此OBS目录，可以获取批量服务预测结果，包括预测结果文件和模型预测结果。 如果预测成功，目录下有预测结果文件和模型预测结果；如果预测失败，目录下只有预测结果文件。
lm_tools/llm_evaluation/benchmark_tools conda activate python-3.9.10 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets
添加。 仅支持16bit WAV格式音频文件，单个音频文件不能超过4MB，且单次上传的音频文件总大小不能超过8MB。 数据源同步：为了快速获取用户OBS桶中最新音频，单击“数据源同步”，快速将通过OBS上传的音频数据添加到ModelArts。 删除音频：您可以依次单击选中音频，或
/Edit Panel界面，填写如下参数。 Data source：已配置Grafana数据源； Metric：指标名称，可参考表1、表2、表3获取想要查询的指标； Labels：填写过滤该指标的标签，请参考表4。 图10 创建Dashboards查看指标 父主题： 使用Grafana查看AOM中的监控指标
的num_layers改为1即可。 --basepath str LLM原始模型权重地址 --bs int 训练模型的batch 其中，要获取模型config文件， 首先到https://github.com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应Eagle模型地址。 图1 EAGLE
当前可以使用v2的VC_TASK_INDEX环境变量替换，下一步使用MA_TASK_INDEX替换，建议使用demo script中的方式获取，以保证兼容性。 v1的BATCH_CUSTOM0_HOSTS环境变量，可以使用v2的${MA_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-0
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 export_type 否 Integer 导出类型，不传则
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