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准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
传至OBS再通过OBS上传至Notebook，PyCharm只适合做小文件的同步上传。 调试时建议使用较小的数据集子集，方便数据同步与数据加载。 配置云端Python解释器。 修改Parameters参数，并选择云端Python解释器。 --net_name=resnet50 -
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
/':.;,”其中的某一字符。 表4 Sample 参数 是否必选 参数类型 描述 data 否 Object 样本文件的字节数据。类型为java.nio.ByteBuffer，前台调用时传字节数据转换后的字符串。 data_source 否 DataSource object 数据来源。
如果您需要使用自己开发的算法，可以选择使用ModelArts预置框架。ModelArts支持了大多数主流的AI引擎，详细请参见预置训练引擎。这些预置引擎预加载了一些额外的python包，例如numpy等；也支持您通过在代码目录中使用“requirements.txt”文件安装依赖包。使用预置框架
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
预置训练引擎实现算法构建。这种方式在创建算法时被称为“使用自定义脚本”模式。 ModelArts支持了大多数主流的AI引擎，这些预置引擎预加载了一些额外的python包，例如numpy等；也支持您通过在代码目录中使用“requirements.txt”文件安装依赖包。 预置训练引擎
ildkitd [Install] WantedBy=multi-user.target EOF 启动buildkitd的服务 # 重新加载Unit file systemctl daemon-reload # 启动服务 systemctl start buildkitd # 开机自启动
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
ildkitd [Install] WantedBy=multi-user.target EOF 启动buildkitd的服务 # 重新加载Unit file systemctl daemon-reload # 启动服务 systemctl start buildkitd # 开机自启动
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必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
labels Array of Label objects 数据集标签列表。 loading_sample_count Integer 正在加载的样本数量。 managed Boolean 是否是托管数据集。可选值如下： true：托管数据集 false：非托管数据集 next_version_num
ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
可以在资源池列表左上角“操作记录”中查看资源池的任务记录。 常见问题 创建专属资源池时，能选到规格但最终创建时发生报错，提示无可用资源？ 由于专属资源的可选规格是动态监测的，因此在极少数情况下会出现，规格在购买界面可以被选择，但由于没有及时支付和创建资源池，导致该规格售罄创建失败。 建议您在创建界面更换规格重新创建资源池。
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink
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