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--num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1。 --enable-prefix-caching：服务端是否启用enable-prefix-caching特性，默认为false。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel
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 final_annotation 否 Boolean
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类，继承自BaseDatasetHandler，实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类，继承自BaseDatasetHandler，实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
通过ModelArts的新版数据集，获取对应的数据集名称及相应的标注任务名称 表6 OBSPath 属性 描述 是否必填 数据类型 obs_path OBS路径 是 str，Storage 示例： example = OBSPath(obs_path = "**") # 通过对象存储服务，获取已存在的OBS路径值
alse，则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。 --enable-prefix-caching：服务端是否启用enable-prefix-caching特性，默认为false。 --prefix-caching-num：构造的prompt的公
ModelArts在线服务查询资源账单首先需要获取资源名称，而ModelArts控制台展示的在线服务名称与账单中上报的资源名称不一致，您需要先了解资源名称的查询方法，以及资源名称与账单中上报的资源名称二者的对应关系。详细操作如下所述： 获取资源名称。 登录ModelArts管理控制台，选择“模型部署
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类，继承自BaseDatasetHandler，实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
GeneralPretrainHandler解析 GeneralPretrainHandler是处理预训练数据集的一个类，继承自BaseDatasetHandler，实现对alpaca格式预训练数据集的处理。 def _filter(self, sample): sample = self._pre_process(sample)
异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
数据标注能力。 图1 ModelArts数据准备全流程 ModelArts数据管理为用户准备高质量的AI数据提供了以下主要能力： 解决用户获取数据的问题。 用户可在AI Gallery上一键下载需要的数据资源到ModelArts数据集。 提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，M
在ModelArts左侧菜单栏中，选择“开发环境>Notebook”，界面未提示权限不足，表明ModelArts的使用权限和委托授权配置成功。 如果提示“需获取依赖服务的授权”，说明未配置ModelArts委托访问授权，请参考Step3 为用户配置ModelArts的委托访问授权，使用主用户为子账号配置ModelArts委托访问授权。
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。
“ATLEAST”表示安装版本不小于给定版本。 “ATMOST”表示安装包版本不大于给定版本。 说明： 如果对版本有明确要求，优先使用“EXACT”；如果使用“EXACT”与系统安装包有冲突，可以选择“ATLEAST” 如果对版本没有明确要求，推荐不填写“restraint”、“package_versio
异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
cpdir：为训练生成权重的地址 configpath：为模型config文件的地址 basepath：为大模型权重地址 bs：为batch大小 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
本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.909版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite Cluster。 本文档中的CCE集群版本选择v1
_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
cpdir：为训练生成权重的地址 configpath：为模型config文件的地址 basepath：为大模型权重地址 bs：为batch大小 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
cpdir：为训练生成权重的地址 configpath：为模型config文件的地址 basepath：为大模型权重地址 bs：为batch大小 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
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