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推理精度测试 本章节介绍如何使用lm-eval工具开展语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证
windows。 原因分析 该报错说明预测使用的数据行数小于window超参值。 在使用订阅算法时序预测-time_series_v2训练时，超参：window设置为60。训练完成并创建模型后，部署在线服务，进行预测，当预测的数据行数小于window超参值时，日志中有报错信息：ERROR:
Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。
ualization-jobs/10/restart 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "This job can't be resubmit
at/bool，用来表示list中的数据类型。 是 PlaceholderType default 参数默认值，数据类型需要与placeholder_type一致。 否 Any placeholder_format 支持的format格式数据，当前支持obs、flavor、tra
"This is a ModelArts job" } 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Illegal name: %%123"
模型导入成功。 Model imported successfully. - 正常 模型文件导入成功。 Model file imported successfully. - 正常 模型大小计算完成。 Model size calculated successfully. - 异常 模型导入失败。
oject_id}/training-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string",
b-configs/test-trainconfig 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string",
的目录，请将数据集等放到work路径下，不要放到非work路径下。 请不要将实例频繁保存镜像，建议一次将需要的安装包安装好，然后执行镜像保存，避免频繁执行镜像保存的动作，保存次数越多镜像越大，且多次保存后的镜像过大问题无法通过清理磁盘方式减少镜像的大小（Docker保存原理机制）。
aining-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string",
_id}/visualization-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "This job can't be delete
auto-gptq pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import
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程序运行过程中，产生了core文件，core文件占满了"/"根目录空间。 本地数据、文件保存将"/cache"目录3.5T空间用完了。 云上训练磁盘空间一般指如下两个目录的磁盘空间： “/”根目录，是docker中配置项“base size”，默认是10G，云上统一改为50G。 “/cache”目录满了，一般是3
sh 所有数据保存在auto_log/avg_step_time.txt文本中 auto_log/log/目录下存放各个shapes的数据。 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh run_lora_sdxl.sh 所有数据保存在au
（可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e . # 可选，如果选择使用humaneval数据集 pip install huggingface-hub==0.25.1 （可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否
visualization-jobs/10/stop 响应示例 成功响应示例 { "is_success": true } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "This job can't be stop
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