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String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询节点池的节点列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools/{nodepool_name}/nodes
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源规格列表。 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/resourceflavors { } 响应示例 状态码： 200 OK。
Integer GPU卡数。 gpu_memory String GPU内存。 type String GPU类型。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/{id}/flavors 响应示例 状态码： 200 OK
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池的节点列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes { } 响应示例 状态码：
'{"prompt": "hello", "temperature":0, "max_tokens":20}' vLLM接口请求参数说明参考：https://docs.vllm.ai/en/stable/dev/sampling_params.html 方式二：使用OpenAI接口请求服务，命令参考如下。
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
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
batch中不同部分的数据。 网络中相邻参数分桶，一般为神经网络模型中需要进行参数更新的每一层网络。 每个进程前向传播并各自计算梯度。 模型某一层的参数得到梯度后会马上进行通讯并进行梯度平均。 各GPU更新模型参数。 具体流程图如下： 图1 多机多卡数据并行训练 代码改造点 引入多进程启动机制：初始化进程
接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs.vllm.ai/en/latest/getting_started/quickstart.html。 以下服务启动介绍的是在线推理方式，离线推理请参见https://docs.vllm.ai/en/lates
Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 请求示例 查询资源池列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例 状态码： 200 OK。 { "kind"
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
-80B基础模型（名字必须一致）创建模型，且“权重设置与词表”选择“自定义权重”时，需要修改权重配置才能正常运行模型。 修改后的权重文件要更新至OBS桶中。 ChatGLM3-6B、GLM-4-9B 修改文件“tokenization_chatglm.py”。 第一处 原内容 #
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 删除网络。 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/networks/{network_name} { } 响应示例 状态码：
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
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/v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id}/events?o
实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
task_id String 任务ID。 total_sample_count Integer 样本总数量。 update_time Long 任务更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式 CarbonData：Carbon格式（仅表格数据集支持）
在训练启动文件被执行前，系统会在 /home/work/user-job-dir/ 目录下执行上述ma-pre-start脚本，使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包，或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗
创建工作空间。设置工作空间名称为“test-workspace”，授权类型为“internal”，授权的IAM用户名称为“test”。 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces { "name" : "test-workspace"
实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
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