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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
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature
失 VS Code中查看远端日志 打开VS Code的配置文件settings.json VS Code背景配置为豆沙绿 VS Code中设置远端默认安装的插件 VS Code中把本地的指定插件安装到远端或把远端插件安装到本地 Notebook如何离线安装VS Code Server
团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。 请确保您的邮箱已完成配置且配置无误。可参考管理成员，完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题： Standard数据管理
Serve_from_sub_path设置为true 保存Notebook镜像。 进入Notebook控制台，单击“开发空间 > Notebook”，在Notebook实例列表里找到对应的实例，选择“更多 > 保存镜像”。 在保存镜像对话框中，设置组织、镜像名称、镜像版本和描述信息。单击“确定”保存镜像。
在弹窗中，从“我创建的”或“我收藏的”数据集中选择所需要数据集。 选择完成后，单击“确定”。 数据准备完成后，单击“下一步”进入“作业设置”环节。 设置并启动作业 在微调工作流的“作业设置”环节配置训练作业参数。 算法配置，会显示已选模型的信息，基于已选模型选择微调方式。 当“训练任务类型”是“文本问答”或“文本生成”时，AI
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature
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
效。在提交修改服务任务时，如果涉及重启，会有弹窗提醒。 在线服务参数说明请参见部署模型为在线服务。修改在线服务还需要配置“最大无效实例数”设置并行升级的最大节点数，升级阶段节点无效。 方式二：通过服务详情页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。
（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”按如下要求设置完成后单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：允许通过Cloud Shell访问运行中的训练作业。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略
分页列表的起始页，默认为0。 process_parameter 否 String 图像缩略设置，同OBS缩略图设置，详见OBS缩略图设置。如：image/resize,m_lfit,h_200表示等比缩放目标缩略图并设置高度为200像素。 result_property 否 String 样本状
按钮为“扩容”，若需要缩容，请进入到包周期资源池详情页对节点进行退订操作）。 在“专属资源池扩缩容”页面，设置“资源配置 > 可用区”，可用区可选择随机分配和指定AZ。设置完成后，单击“提交”，在弹出的确认框中单击“确定”完成修改。 选择随机分配时，可通过增减“目标总节点数”实现
节点池名称。比如：nodePool-1。 taints 否 Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels 否 Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags
-R ma-user:100 {Python软件包路径} # 设置容器镜像预置环境变量。 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失。 ENV PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录。 USER ma-user WORKDIR
选择“对象存储服务OBS”或“并行文件系统PFS”作为存储位置。 选择“存储位置”：设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据，可将数据提前上传至对应的OBS路径下。“存储位置”不能设置为OBS桶的根目录，需设置为对应OBS桶下的具体目录。 选择“凭据”：选择已有的凭据或
工作空间配额数据。 表4 WorkspaceQuotasResponse 参数 参数类型 描述 max_quota Integer 配额允许设置的最大值。 update_time Integer 最后修改时间，UTC。如用户未修改过该资源配额,则该值默认为该工作空间的创建时间。 resource
关联自动学习规格供使用。 “计算节点个数” 设置当前版本AI应用的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量，注入环境变量到容器实例。为确保您的数
如果报错路径为训练数据路径，需要在以下两个地方完成适配，具体适配方法请参考自定义算法适配章节的输入输出配置部分： 在创建算法时，您需要在输入路径配置中设置代码路径参数，默认为“data_url”。 您需要在训练代码中添加超参，默认为“data_url”。使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。
精度问题处理 设置高精度并重新转换模型 在转换模型时，默认采用的精度模式是fp16，如果转换得到的模型和标杆数据的精度差异比较大，可以使用fp32精度模式提升模型的精度（精度模式并不总是需要使用fp32，因为相对于fp16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在
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