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步数据。 创建完数据集后，在数据集列表页面的操作栏单击“导入”，导入数据。 图1 在数据集列表页导入数据 在数据集列表页面，单击某个数据集的名称，进入数据集详情页中，单击“导入>导入”，导入数据。 图2 在数据集详情页中导入数据 在数据集列表页面，单击某个数据集的名称，进入数据集
由格式的数据集。 表格 表格：适合表格等结构化数据处理。数据格式支持csv。不支持标注，支持对部分表格数据进行预览，但是最多支持100条数据预览。 不同类型数据集支持的功能列表 其中，不同类型的数据集支持不同的功能，如智能标注、团队标注等。详细信息参考表1。 表1 不同类型的数据集支持的功能
ser/") 示例代码执行后，OBS源文件“file1.txt”被下载至“/home/ma-user/file1.txt”。 参数说明 表1 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象。 src_obs_file 是 String
/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/subscriptions/{subscription_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 subscription_id 是 String 消息订阅ID。 project_id 是 String
录下。 gallery-cli download {repo_id} {文件名} 如下所示，表示下载文件“config.json”到服务器的缓存目录“/test”下，当回显“100%”时表示下载完成。 gallery-cli download ur5468675/test_cli_model1
Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化
日志提示“no socket interface found” 问题现象 在pytorch镜像运行分布式作业时，设置NCCL日志级别，代码如下： import os os.environ["NCCL_DEBUG"] = "INFO" 会出现如下错误： job0879f61e-jo
示例代码执行后，OBS源文件夹“dir1”被下载至本地“/home/ma-user/work/dir1/”。 下载到本地的路径需要有写权限。 参数说明 表1 请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象。 src_obs_dir 是 String 下
me="obj_detection_task", task_type=1, description="label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_name 是 String 标注任务的名称。 task_type 是 Integer
Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化
优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：[pt、sft、rm、ppo、dpo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练，dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用
训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示训练类型。可选择值：[pt、sf、rm、ppo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练，ppo代表PPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调的类型，可
atch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspeed-ZeRO-1替换为Deepspeed-ZeRO
--datasets mmlu_gen ceval_gen -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
--datasets mmlu_gen ceval_gen -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
ai5KXWC3gthUfz", description="dataset version from label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 版本名称，必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。
I Gallery”，进行知识共享。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“发布”进入发布页面。 在发布弹出框中，单击“前往AI Gallery”进入AI Gallery。
id}/subscriptions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选
Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化
d} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id 是 String 标注团队成员ID。 workforce_id 是 String 标注团队ID。 请求参数 表2 请求Body参数
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