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编辑完成后，单击“确认”保存修改。 管理镜像文件 预览文件 在镜像详情页，选择“镜像文件”页签。单击文件名称即可在线预览文件内容。 仅支持预览大小不超过10MB、格式为文本类或图片类的文件。 下载文件 在镜像详情页，选择“镜像文件”页签。单击操作列的“下载”，选择保存路径单击“确认”，即可下载文件到本地。
上传单个超过5GB的文件时，请使用Gallery CLI工具。CLI工具的获取和使用请参见Gallery CLI配置工具指南。 文件合集大小不超过50GB。 文件上传完成前，请不要刷新或关闭上传页面，防止意外终止上传任务，导致数据缺失。 当文件状态变成“上传成功”表示数据文件成功上传至AI
ecode组batch的成本。 其优势主要包括： 提升效率：通过合理组合长短prompt，保持模型高吞吐量运行。 增强一致性：统一前向传递大小，降低延迟波动，使生成频率更稳定。 降低时延：通过平衡prefill和decode的计算利用率，降低请求P90_ttft（time to first
读取文件报错，如何正确读取文件 问题现象 创建训练作业如何读取“json”和“npy”文件。 训练作业如何使用cv2库读取文件。 如何在MXNet环境下使用torch包。 训练作业读取文件，出现如下报错： NotFoundError (see above for traceback):
线并行数。模型并行与流水线并行的乘积取值需要和启动的NPU卡数保持一致，默认为1。 --block-size：kv-cache的block大小，推荐设置为128。 --num-scheduler-steps: 默认为1，推荐设置为8。用于multi-step调度。每次调度生成多个
下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size：共享内存大小。 ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}：镜像ID，通过docker
样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度，单位是字节。 sample_status String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注
例如 docker build -t pytorch-1.13-cuda11.3-cudnn8-ubuntu18.04:v1 . 容器镜像的大小建议小于15G，不能大于25G。否则镜像的迁移、拉起都会存在性能问题。 建议通过开源的官方镜像来构建，例如PyTorch的官方镜像。 建议
nizer/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"
nizer/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"
样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度，单位是字节。 sample_status String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注
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false, "default": 32, "help": "批大小" }, { "name": "logging_steps"
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True；允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。开启时可能提升模型性能。报错则关闭。 --chat-template：对话构建模板，可选参数。如： （1）llava chat-temp
样本所在路径。 sample_id String 样本ID。 sample_name String 样本名称。 sample_size Long 样本大小或文本长度，单位是字节。 sample_status String 样本状态。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注
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