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execution_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。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k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/data
901版本，请参考获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 确保容器可以访问公网。 资源规格要求 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Lite Server资源和Ascend Snt9B。 获取软件和镜像 表2 获取软件和镜像 分类 名称 获取路径 插件代码包
er_notebook_config.py”文件中已有“c.ServerProxy.servers”字段，新增对应的key-value键值对即可。 适配JupyterLab访问地址。 在左侧导航打开“ vi /home/ma-user/work/grf/grafana-9.1.6/conf/defaults
_id}/versions 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。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述
Notebook进行调试，数据和代码存放在并行文件系统。以下内容需使用管理账号进行配置。 权限清单 权限 表1 开发环境所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 开发环境实例生命周期管理 ModelArts modelarts:notebook:create
训练数据的日志文件存放路径。训练过程中的迭代次数、LOSS和吞吐数据按照“迭代次数|loss|吞吐”格式记录在日志中，AI Gallery通过环境变量找到日志，从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线，呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明： 日志文件中的迭代次数、LOSS
sks/{task_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。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k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/data
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k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/data
3.907版本新增如下内容： 文档和代码中新增对mistral和mixtral模型的适配，并添加训练推荐配置。 文档准备镜像步骤中，仅提供：直接使用基础镜像方案、ECS中构建新镜像方案，删除使用Notebook创建镜像方案。 文档中新增对 llama3 支持长序列文本（sequence_length
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k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/data
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k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/data
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常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的表现力，提供更丰富的用户体验，或是获取更全面的数据分析结果。例如，在实际应用场景中，可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外，多模态还可以细分为以下几个方面：
常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的表现力，提供更丰富的用户体验，或是获取更全面的数据分析结果。例如，在实际应用场景中，可以通过结合图像和文本信息来进行更好的对象识别或情感分析。 此外，多模态还可以细分为以下几个方面：
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k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/data
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k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/data
如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k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/data
me}/workloads 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。 pool_name 是 String 作业所属的命名空间。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 type
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