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”功能，基于业务场景设置AI对于用户问题的指引，例如提供常见问题选项或引导用户进一步说明问题。 完成以上配置后，单击右上角“发布”菜单中“更新”保存设置。您可以在页面右侧窗口输入Prompt进行效果调试。 图4 创建与调试客服机器人 将客服机器人嵌入网页前端页面。 在Dify平台
3620.log proc log proc log是单卡训练日志重定向文件，方便用户快速定位对应计算节点的日志。使用自定义镜像训练的作业不涉及proc log；使用预置框架训练的proc log日志会生成到训练容器中，且自动保存到OBS。 “[modelarts-job-uuid]-proc-rank-[rank
ocker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0运行指标为例 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
no_resource Boolean 所选规格资源是否充足，True代表没有资源。 请求示例 如下以查看训练作业的资源规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/resource-specs?job_type=train 响应示例 成功响应示例
OS出现ReadOnly问题 ReadOnlyFileSystem 严重 文件系统%s只读 请检查磁盘健康状态 无法对文件进行写和操作 - NPU：驱动固件不匹配 NpuDriverFirmwareMismatch 重要 NPU驱动固件版本不匹配 请从昇腾官网获取匹配版本重新安装 无法正常使用NPU卡
create_version 否 Boolean 创建训练作业的同时是否创建版本。 true：默认值，创建训练作业的同时创建版本。 false：仅创建训练作业，不创建版本。 volumes 否 JSON Array 训练作业可使用的存储卷。具体说明请参见表5。 表4 data_source属性列表 参数
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
tandard专属资源池故障节点修复故障节点。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能，可参考修改Standard专属资源池支持的作业类型更新作业类型。 专属资源池提供了工作空间功能，管理员可以根据工作空间，隔离不同子用户操作工作空间内资源的权限，您可通过迁移Standard专属
String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 visibility String 镜像可见度。枚举值如下： PRIVATE：私有镜像。 PUBLIC: 所有用户可以根据ImageId来进行只读使用。
/etc/profile # 注意这里的echo 要使用单引号，单引号会原样输出，双引号会解析变量 source /etc/profile # 使刚才配置生效 创建buildkitd的启动服务。其中都是buildkitd.service的内容。复制以下全部命令并运行即可。 cat <<EOF >
输入框中输入新的标签名称，然后单击“确定”。 选中的音频将被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、各标签对应的音频数量。 快捷键的使用说明：为标签指定快捷键后，当您选择一段音频后，在键盘中按快捷键，即可为此音频增加为
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
--model-path：原始模型权重路径。 --quantize-model：体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时，不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
调用获取智能任务的信息接口根据智能标注的任务ID查询任务详情。 待智能标注任务完成后，调用查询智能标注的样本列表接口可以查看标注结果。 调用批量更新样本标签根据获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确
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