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若用户要自定义数据处理脚本并且单独执行，同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
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认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 数据集版本格式。可选值如下： 0：默认格式 1：Carbon格式（仅表格数据集支持） 2：CSV格式 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 limit 否 Integer
"Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst
version_format 否 Integer 根据数据集发布的版本格式筛选数据集，过滤出包含符合筛选条件的数据集列表。可选值如下： 0：默认格式 1：Carbon格式（仅表格数据集支持） 2：CSV格式 with_labels 否 Boolean 返回数据集的标签。可选值如下：
String batch服务类型必选。批量任务中调用的推理接口，即模型镜像中暴露的REST接口，需要从模型的config.json文件中选取一个api路径用于此次推理；如使用ModelArts提供的预置推理镜像，则此接口为/。 mapping_type 否 String batc
content_info 否 表3 从AI Gallery下载数据集时数据集资产的信息。 annotation_config 否 表4 数据标注格式的说明。目前支持的标注格式类型如下： 图像分类 物体检测 文本分类 声音分类 with_column_header 否 Boolean 表格数据集必选参数，表格的第一行是否为表头。
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“annotation-format”: 描述标注文件的格式，可选字段，默认为“PASCAL VOC”。目前只支持“PASCAL VOC”。 “sample-type”：样本格式，0表示图片，1表示文本，2表示语音，4表示表格，6表示视频。 表4 PASCAL VOC格式说明 字段 是否必选 说明 folder
表5 Allocated 参数 参数类型 描述 value Value object 资源量。 timestamp String UTC时间，格式yyyy-MM-dd'T'HH:mm:ss'Z'。 window String 统计间隔，1s表示1秒，1m表示1分钟，1h为1小时。 表6
同样以 llama2 为例。注意脚本中的python命令分别有Hugging Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf
灵活的、更高性价比的算力资源。当购买了套餐包，在使用公共资源池运行任务时，将会优先抵扣套餐包的配额，超出当前套餐包的额度或使用时段，将自动转为按需收费。 关于套餐包的约束限制、资源包抵扣顺序和套餐包余量预警请参见套餐包。 购买操作如下： 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts
件，例如“/test-obs/classify/output/”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/latest/quantization/auto_awq.html。 Step2 权重格式转换 AutoAWQ量化完成后，使用int32对int4的权重进行打包。昇腾上使用int8对权重进行打包，需要进行权重转换。 进入llm_
静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x.x.x.zip并解压，无需重复执行。 执行如下命令进入容器。 kubectl exec
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