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t字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
t字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
tistic 参数 参数类型 描述 job_count Integer 当前实验下的训练作业总个数。 请求示例 创建实验。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/training-experiments { "metadata" :
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags
本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推
操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/data-anno
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/plugintemplates/{plugintemplate_name} 响应示例
engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 请求示例 如下以查看训练作业的资源引擎规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/ai-engines?job_type=train 响应示例 成功响应示例
type String 度量的类型。 data Map<String,Object> 度量数据。 请求示例 获取工作流节点度量信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/4dd
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
验收总分。 unchecked_sample_count Integer 未验收的样本数目。 请求示例 查询团队标注验收任务报告 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
0_POC_20251231。 git clone -b br_noncom_MindStudio_8.0.0_POC_20251231 https://gitee.com/ascend/msit.git 进入到msit/msmodelslim的目录；并在进入的msmodelslim目录下，运行安装脚本install
在服务器的任意目录下（本文以“/gallerycli”为例）新建CLI配置文件“config.env”，包含如下配置信息。 # IAM相关配置 iam_url=https://iam.myhuaweicloud.com/v3/auth/tokens iam_project=cn-north-7 iam_timeout=15
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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