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tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3.2-1b模型的权重，参考命令：
tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3.2-1b模型的权重，参考命令：
bleach==1.4.3 click==6.6 依赖包为whl包时 如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时，由于系统无法自动下载并安装，因此需要在“代码目录”放置此whl包，同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“
UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 父主题： 模型管理
tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3.2-1b模型的权重，参考命令：
ModelArts为用户提供了标注数据的能力： 人工标注：用户创建单人标注作业，对数据进行手工标注。 智能标注：在标注一定量的数据情况下，用户可以通过启动智能标注任务对数据进行自动标注，提高标注的效率。 团队标注：对于大批量的数据，用户可以通过创建团队标注作业，进行多人协同标注。 人工标注 对于不同类型的数据，用户可
修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图1 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框，在下拉框中勾选该资产对应的标签。
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图3 修改封面图和二级标题 编辑许可证类型 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”。 在许可
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动MindInsight时，Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。 Step3 启动MindInsight 在开发环境的JupyterLab中打开MindInsight。
并行文件系统，并确保OBS并行文件系统与ModelArts在同一区域。在Notebook中启动TensorBoard时，Notebook会自动从挂载的OBS并行文件系统目录中读取Summary数据。 Step3 启动TensorBoard 在开发环境的JupyterLab中打开TensorBoard。
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
下载代码目录失败 训练作业日志中提示“No such file or directory” 训练过程中无法找到so文件 ModelArts训练作业无法解析参数，日志报错 训练输出路径被其他作业使用 PyTorch1.0引擎提示“RuntimeError: std:exception” MindSpore日志提示“
使用自定义镜像创建开发环境Notebook实例。 按需配置。 使用SSH功能 ECS ecs:serverKeypairs:list ecs:serverKeypairs:get ecs:serverKeypairs:delete ecs:serverKeypairs:create 为开发环境Notebook实例配置登录密钥。
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