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2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
t字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推
克隆ModelArts Ascend代码库。 新建Terminal，执行下述命令将对应的repo克隆到Notebook实例。 git clone https://gitee.com/ModelArts/modelarts-ascend.git 图1 下载示例代码 昇腾迁移案例在“~/work
如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/plugintemplates/{plugintemplate_name} 响应示例
操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/data-anno
engine_version String 训练作业使用的引擎版本。 请求示例 如下以查看训练作业的资源引擎规格为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/job/ai-engines?job_type=train 响应示例 成功响应示例
0模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main 下载vae-fp16-fix模型包并上传到宿主机上，官网下载地址：https://huggingface
如以下查询training_job_id为5b60a667-1438-4eb5-9705-85b860e623dc的作业中trial为ae544174的信息。 GET https://endpoint//v2/{project_id}/training-jobs/5b60a667-1438-4eb5-9705-8
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/tags 响应示例 状态码： 200 查询项目下指定资源类型的所有标签。
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
训练过程中模型遍历整个数据集的次数。不同量级数据集的建议值：百量集4~8；千量集2~4；更大数量级1~2。 迭代步数/Iterations 设置模型参数/权重更新的次数。在调优过程中，Qwen2-72B-1K模型的每一个Iterations会消耗512条训练数据，其他模型的每一个Iterations会消耗32条训练数据。
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
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