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继承LlamaFactoryInstructionHandler的类都会复用 _filter 函数。根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt
继承LlamaFactoryInstructionHandler的类都会复用 _filter 函数。根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt
继承LlamaFactoryInstructionHandler的类都会复用 _filter 函数。根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt
/home/mind/model/triton_serving.sh 编译安装tensorrtllm_backend。 Dockerfile中执行如下命令获取tensorrtllm_backend源码，安装tensorrt、cmake和pytorch等相关依赖，并进行编译安装。 # get tensortllm_backend
如果机器上的版本不是所需的版本（例如需要换成社区最新调测版本），可以参考后续步骤进行操作。 查看机器操作系统版本，以及架构是aarch64还是x86_64，并从昇腾官网获取相关的固件驱动包。固件包名称为“Ascend-hdk-型号-npu-firmware_版本号.run”，驱动包名称为“Ascend-hdk
容器属于哪个服务，包含notebook，train和infer。 instance_name 容器所属pod的名字。 service_id 页面展示的实例或者job id。如开发环境为：cf55829e-9bd3-48fa-8071-7ae870dae93a， 训练作业为：9f32
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