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（可选）设置中转目录：中转目录支持OBS路径和SFS盘挂载路径。如果已经在步骤3配置，此处会自动显示中转目录。 如果设置的是OBS路径，单击“提交作业”后，插件会自动将当前打开的项目文件整体上传至OBS中转目录上。 图6 设置中转目录 设置输入路径：本地项目对应的输入文件设置为输入路径。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） lr 2.5e-5 学习率设置。 min-lr 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 train-iters 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。
# modelLink兼容旧版本启动方式目录 |──Dockerfile 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir} |──llm_train
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
oken和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。 客户端仍返回报错Response payload
获得日志的行数。 start_line String 该段日志内容的开始位置。 end_line String 该段日志内容的结束位置。 is_success Boolean 请求是否成功。 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10，文件名为“log1.log”的日志为例。
完成连接配置。 VPC接入 VPC VPC ReadOnlyAccess 实例能够挂载在用户的VPC下，实现多网络平面接入。 按需配置。 创建自定义策略时，建议将项目级云服务和全局级云服务拆分为两条策略，便于授权时设置最小授权范围。 委托 表2 开发环境所需委托 业务场景 依赖的服务
environment success", "occur_time" : 1562597275915 }, { "event_type" : "normal", "event_info" : "[TF 3.0.0] schedule resource success",
DevServer服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务器 ECS：弹性云服务器 HPS：超节点服务器 hps_id String 服务器所属的超节点资源id。 表5 Endpoints 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array of strings
入统一身份认证（IAM）服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：ma_sfs_turbo。 “策略配置方式”：JSON视图。 “策略内容”：填入如下内容。 { "Version":
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name}
通过打印所有Pod的信息，并找到命名有scheduler字段的Pod。 kubectl get pod -A -o wide 重启该Pod，通过delete的方式删除，但随后会自动重新启动。 kubectl delete pod -n kube-system ${pod_scheduler_name}
PuTTY时就可以单击保存的任务名称，即可打开远程连接。 图3 设置Session 选择“Window > Translation”，在“Remote character set:”中选择“UTF-8”。 图4 设置字符格式 选择“Connection > Data”， 在“Auto-login
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下： { "bits": 8, "group_size":
1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下： { "bits": 8, "group_size":
1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用pergroup；desc_act必须设置为false，内容如下： { "bits": 8, "group_size":
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