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在数据集详情页，单击右侧“发布”，在发布数据集页面编辑发布信息后，单击“发布”。 表1 发布数据集的参数说明 参数名称 说明 中文名称 数据集发布后显示的名称，在创建数据集时设置的名称，此处不可编辑。 任务类型 选择合适的任务类型。 许可证 必填项，根据业务需求选择合适的许可证类型。 描述 必填项，填写资产简介，数
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2
Standard专属资源池需单独创建，专属使用，不与其他用户共享。 ModelArts Lite Server和ModelArts Lite Cluster使用的都是专属资源池。 MoXing MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、
dataset_name="dataset") print(dataset_list) 示例四：分页查询数据集列表 # 默认一次返回10条数据集记录，可通过设置limit和offset进行分页查询 dataset_list = Dataset.list_datasets(session, offset=0
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
索服务（DLI）、MapReduce服务（MRS）和本地上传。 数据集中的数据导入入口 数据集中的数据导入有5个入口。 创建数据集时直接从设置的数据导入路径中自动同步数据。 创建完数据集后，在数据集列表页面的操作栏单击“导入”，导入数据。 图1 在数据集列表页导入数据 在数据集列
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"
端口有问题，请联系技术支持。 端口无问题请继续远端排查。 远端排查 排查/home/ma-user目录权限是否为755/750，不是该权限，请执行如下命令设置权限。 chmod 755 /home/ma-user 排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750，不是该权限请修改。
方式二：通过AOM查看所有监控指标 ModelArts Standard上报的所有监控指标都保存在AOM中，用户可以通过AOM服务提供的指标消费和使用的能力来进行指标消费。设置指标阈值告警、告警上报等，都可以直接在AOM控制台查看。具体参见通过AOM控制台查看ModelArts所有监控指标。 方式三：通过Grafana查看所有监控指标
端口有问题，请联系技术支持。 端口无问题请继续远端排查。 远端排查 排查/home/ma-user目录权限是否为755/750，不是该权限，请执行如下命令设置权限。 chmod 755 /home/ma-user 排查/home/ma-user/.ssh目录权限是否为755/750，不是该权限请修改。
有以下两种方式免费体验预置服务。 在“模型体验”页面进行推理。 在预置服务列表，选择所需的服务，单击操作列的“体验”，跳转到“模型体验”页面，进行参数设置后，即可开始问答体验。操作指导请参见在MaaS体验模型服务。 当操作列的“体验”置灰时，表示Tokens的免费调用额度已使用完。 在业务环境中调用模型服务的API进行推理。
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"
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"
max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batc
max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行human_eval等生成式回答（生成式回答是对整体进行评测，少一个字符就可能会导致判断错误）时，max_out_len设置建议长一些，比如512，至少包含第一个回答的全部字段。 batc
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"
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”，value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_
径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径，且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。 在“数据集概览页”
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