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所有监控指标。 方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板，为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果，使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
├── model.py # 发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计
提前终止自动化搜索作业的某个trial 提前终止自动化搜索作业的某个trial。 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的信息。 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 获取自动化搜索作业yaml模板的内容。 表8 训练作业标签管理接口 API 说明 创建训练作业标签 创建训练作
AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所
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提交验收任务的样本评审意见 团队标注审核 批量更新团队标注样本的标签 查询标注团队列表 创建标注团队 查询标注团队详情 更新标注团队 删除标注团队 向标注成员发送邮件 查询所有团队的标注成员列表 查询标注团队的成员列表 创建标注团队的成员 批量删除标注团队成员 查询标注团队成员详情 更新标注团队成员 删除标注团队成员
“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题： Standard数据准备
AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所
要处理的最大序列长度。 convert_mg2hf_at_last true 是否将Megatron格式的权重转换为HuggingFace格式的权重，默认true。 true表示转换格式，false表示不转换格式。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。
Response:" {output} 推理prompt构造：通过微调训练后进行推理时，同样需要根据训练时的prompt模板来构造prompt内容。prompt拼接格式如下，其中 {instruction} 为用户推理测试时输入的内容。 "Below is an instruction
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ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。
费。 您可以在“费用中心 > 总览”页面设置“可用额度预警”功能，当可用额度、通用代金券和现金券的总额度低于预警阈值时，系统自动发送短信和邮件提醒。 当产生欠费后，请您及时充值使可用额度大于0。
ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html#offline-batched-inference。
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