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filename, filepath) statinfo = os.stat(filepath) print('Successfully downloaded %s %d bytes.' % (filename, statinfo.st_size)) return
|──llm_tools # 推理工具 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}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。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
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。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
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。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
描述 total_count Integer 不分页的情况下符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services Array of ListServices objects
|──llm_tools # 推理工具 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}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
执行的时长。 events 否 Array of strings 执行的事件。 labels 否 Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
OBS环境变量 PIP源环境变量 API网关地址环境变量 作业元信息环境变量 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量，也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。 为保证数据安全，请勿输入敏感信息，例如明文密码。 训练容器中预置的环境变量 训练容器中预置的
具体步骤请参考挂载NFS协议类型文件系统到云服务器（Linux）。 为避免已挂载文件系统的云服务器重启后，挂载信息丢失，您可以在云服务器设置重启时进行自动挂载，具体步骤请参考服务器重启后自动挂载指南。 使用对象存储服务OBS作为存储 若使用OBS服务作为存储方案，推荐使用“并行
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。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
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。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
行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进行配置（即执行converter_lite命令时），通过指定对应的配置文件akg.cfg，设置对应的akg优化级别，并且在模型转换时参考样例进行对应的配置。 # akg.cfg [graph_kernel_param] opt_level=2
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。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
“保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 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。 查看任务历史 当您导出数据后，可以通过任务历史查看导出任务明细。 在数据集详情页面中，单击右上角“任务历史
是否自动停止：为了避免资源浪费，建议您打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六：预测分析 运行完成
Git插件相关操作，可以方便快捷的使用Github代码库。 Tabs 同时打开多个ipynb文件时，通过Tabs激活或选择文件。 Settings JupyterLab工具系统设置。 Help JupyterLab工具自带的帮助参考。 图15 ipynb文件菜单栏中的快捷键 表4 ipynb文件菜单栏中的快捷键 快捷键
流，节省了前往console配置执行的操作。 使用该方法时需要注意以下几个事项： Workflow中所有出现占位符相关的配置对象时，均需要设置默认值，或者直接使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称：当该名称的工作流不存在时，则创建新工作流并创建新执行；当该
是否自动停止：为了避免资源浪费，建议您打开该开关，根据您的需求，选择自动停止时间，也可以自定义自动停止的时间。 图2 选择计算节点规格 图3 设置自动停止 参数填写完毕之后，单击运行状况右边的“继续运行”，单击确认弹窗中的“确定”即可继续完成工作流的运行。 步骤六：预测分析 运行完成
session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 offset 否 Integer 查询作业的偏移量，最小为0。例如设置为1，则表示从第二条开始查。 limit 否 Integer 查询作业的限制量。最小为1，最大为50。 sort_by 否 String
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