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多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 脚本运行完成后，测试结果保存在benchmark_parallel.csv中，示例如下图所示。
CKPT、PLOG、LOG 文件。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 ASCEND_PROCESS_LOG_PATH /home/ma-user/work/AscendFactory/saved_dir_for_output/plog 保存训练过程中记录的程序堆栈信息日志 PLOG 文件。示例中
未验收的图片，设置其“验收结果”。 完成验收 继续验收完成后，单击右上角“完成验收”在完成验收窗口，您可以查看本标注作业的验收情况，如抽样文件数等，同时设置如下参数，然后进行验收。只有完成验收，标注信息才会同步到标注作业的已标注页面中。 一旦标注数据完成验收，团队成员无法再修改标注信息，只有数据集创建者可修改。
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
JupyterProcessKilled jupyter进程被killed掉了 紧急 CacheVolumeExceedQuota /cache目录文件大小超过最大限制 紧急 NotebookHealthy 实例从不健康恢复到了健康状态 重要 EVSSoldOut EVS存储售罄 紧急 表6
“运行日志输出”开启后，不支持关闭。 LTS服务提供的日志查询和日志存储功能涉及计费，详细请参见了解LTS的计费规则。 请勿打印无用的audio日志文件，这会导致系统日志卡死，无法正常显示日志，可能会出现“Failed to load audio”的报错。 升级为WebSocket 是否升级为WebSocket服务。
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
主动学习中的时间戳。 train_data_path String 已有训练数据集路径。 train_url String 训练作业的输出文件OBS路径URL，默认为空。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式 Carb
训练原始数据集 |── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题：
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
/home/ma-user/ws/save_dir/llama2-70B_sft_lora_4096 【必改】。训练任务结束生成日志及权重文件目录。根据实际情况决定 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
/home/ma-user/ws/save_dir/llama2-70B_sft_lora_4096 【必改】。训练任务结束生成日志及权重文件目录。根据实际情况决定 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --num-scheduler-steps: 服务启动时如果配置了--num-sche
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1。
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1
准备镜像 镜像方案说明 ECS获取基础镜像 ECS中构建新镜像 ECS中上传新镜像 父主题： 准备工作
、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文件，并编辑以下代码可实现Notebook环境中的数据与OBS中的数据进行相互传递。 import moxing as mox # OBS存放数据路径
主动学习中的时间戳。 train_data_path String 已有训练数据集路径。 train_url String 训练作业的输出文件OBS路径URL，默认为空。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式 Carb
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