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input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history： 一个列表，包含之前轮次的对话记录，
围。此处的“trainJob”为项目级云服务、“trainJobobs”为全局级云服务。了解更多 创建用户组并加入用户，步骤请参考Step1 创建用户组并加入用户。 给用户组授权策略。 在IAM服务的用户组列表页面，单击“授权”，进入到授权页面，为子账号配置权限。勾选“noteb
务端口，而8088、8089则为scheduler调度推理服务端口。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，默认为1。当配置为1时，启动服务为openai服务；当配置为0时，启动服务为vllm服务。 其中常见的参数如下，
--port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如
ls/sfs-new-env/logo-* 说明：此处“.local/share/jupyter/kernels/sfs-new-env”为举例，请以用户实际的安装路径为准。 图1 安装路径回显 刷新JupyterLab页面，可以看到新的kernel。 重启Notebook后kernel需要重新注册。
训练作业GPU规格训练时长（单张Pnt1单节点为统计基础单元） 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 训练作业CPU规格训练时长（单核单节点为统计基础单元） 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 可视化作业使用时长 默认无限制，支持设置1~60000。 分钟 开发环境CPU规格使用时长（单核为统计基础单元）
下载的目的路径，为您本地浏览器设置的下载目录。 图1 下载文件 从JupyterLab中下载大于100MB的文件到本地 大于100MB的文件需要先从Notebook中上传到OBS，再从OBS下载到本地，具体操作如下： 打开Python运行环境。 以下图为例，在Launcher
input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提示词，用来为整个对话设定场景或提供指导原则。 history： 一个列表，包含之前轮次的对话记录，
d。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中，上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo
d。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中，上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo
d。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中，上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo
容器使用不同的文件系统。work_dir为宿主机中工作目录，目录下可存放项目所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到
"custom"。custom为自定义数据集。 --tokenizer：tokenizer路径，可以是huggingface的权重路径 --request-rate：请求频率，支持多个，如 0.1 1 2。实际测试时，会根据request-rate为均值的指数分布来发送请求以模拟真实业务场景。
--port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如
用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging
用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging
用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging
用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging
用户自定义执行权重转换参数修改说明 同样以 llama2 为例，用户可直接编辑 scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh 脚本，自定义环境变量的值，并运行该脚本。其中环境变量详细介绍如下： 如果用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging
d。 ${image_name} 为步骤五 修改并上传镜像中，上传至SWR上的镜像链接。 ${command} 使用config.yaml文件创建pod后，在容器内自动运行的命令。在进行训练任务中会给出替换命令。 /mnt/sfs_turbo 为宿主机中默认挂载SFS Turbo
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