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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 check_running_task 否 Boolean 是
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 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
H中则直接选中数据集文件，USER_CONVERTED_CKPT_PATH则需选中存放已处理好数据集的目录文件夹。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单
继承LlamaFactoryInstructionHandler的类都会复用 _filter 函数。根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt
继承LlamaFactoryInstructionHandler的类都会复用 _filter 函数。根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt
继承LlamaFactoryInstructionHandler的类都会复用 _filter 函数。根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt
继承LlamaFactoryInstructionHandler的类都会复用 _filter 函数。根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 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
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 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
3.wav 表格 支持从OBS导入csv文件，需要选择文件所在目录，其中csv文件的列数需要跟数据集schema一致。支持自动获取csv文件的schema。 ├─dataset-import-example │ table_import_1.csv │
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 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
clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。
clone，确保集群可以访问公网。 Step1 上传权重文件 将权重文件上传到集群节点机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见支持的模型列表和权重文件。 如果使用模型训练后的权重文件进行推理，模型训练及训练后的权重文件转换操作可以参考相关文档章节中提供的模型训练文档。
csv中，示例如下图所示。 图1 静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 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
aset中则直接选中数据集文件，超参：processed_data_dir则需选中存放已处理好数据集的目录文件夹。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：超参。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置超参 单击“增加
/v2/{project_id}/datasets 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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 check_running_task 否 Boolean 是
“0,1”，以此类推。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 使用Opencompass精度测评工具 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构
务中，并通过后续的数据集标注节点进行标注。 对于一些已标注好的原始数据，可以直接导入到数据集或者标注任务中，并通过后续的数据集版本发布节点获取带有版本信息的数据集对象。 属性总览 您可以使用DatasetImportStep来构建数据集导入节点，DatasetImportStep结构如下。
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