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": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" } 状态码 状态码请参见表1。
kubectl delete -f config.yaml 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
kubectl delete -f config.yaml 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
success Boolean 授权或者取消授权是否成功。
": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string", "error_code": "ModelArts.0105" } 状态码 状态码请参见状态码。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 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
success Boolean 授权或者取消授权是否成功。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 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
/home/ma-user/log/下，notebook-<date>.log），报错“List objects failed, obs_client resp: {'status' : 403, 'reason' : 'Forbidden' , 'errorCode' : 'AccessDenied
状态码： 200 OK { "sample_stats" : { "xxx@xxx.com" : { "un_annotation" : 51, "rejected" : 0, "unreviewed" : 0, "accepted
当访问目录权限不足时，报如下错误 "error_code": "ModelArts.3567", "error_msg": "OBS error occurs because Access Denied."
pip install diffusers==0.28.0 accelerate==0.30.1 timm==0.9.16 准备数据集。 下载Kaggle官网提供的imagenet-mini数据集，解压之后文件大小4.1GB。
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 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
检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收 __ACCEPTED__：验收通过 __REJECTED__：已驳回 __UNREVIEWED__：待审核 __REVIEWED__：已审核 __WORKFORCE_SAMPLED
namespace String 镜像所属组织，可以在SWR控制台“组织管理”创建和查看。 origin String 指定镜像来源，可选项，默认自定义构建镜像为CUSTOMIZE。枚举值如下： CUSTOMIZE：用户自定义构建镜像。
deployment_num Integer 部署在该节点上的应用实例个数。 host_name String 节点主机名。
启动命令： source /etc/bashrc && python3 launch.py --skip-torch-cuda-test --port 8183 --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.911） 场景介绍 准备工作 预训练任务 SFT全参微调训练任务 LoRA微调训练 查看日志和性能 训练脚本说明 常见错误原因和解决方法 父主题： LLM大语言模型训练推理
主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU推理指导（6.3.909） 推理场景介绍 准备工作 部署推理服务 推理性能测试 推理精度测试 推理模型量化 附录：基于vLLM不同模型推理支持最小卡数和最大序列说明 附录：大模型推理常见问题 附录：工作负载Pod异常问题和解决方法
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