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--input：原始数据集的存放路径。支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data） --tokenizer-
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
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_
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
MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维
# 参考input_params格式描述 output_params=output_params, # 参考output_params格式描述
--input：原始数据集的存放路径。支持 .parquet \ .csv \ .json \ .jsonl \ .txt \ .arrow 格式。 --output-prefix：处理后的数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data） --tokenizer-
MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维
MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维
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
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
get_tokenized_data()中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。
get_tokenized_data()中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。
get_tokenized_data()中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。
ct的Token信息，即scope参数的取值为project。 预测文件的本地路径既可使用绝对路径（如Windows格式"D:/test.png"，Linux格式"/opt/data/test.png"），也可以使用相对路径（如"./test.png"）。 在线服务的调用地址和输
此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info
创建项目的时候，数据集输入位置没有可选数据 可能原因 创建的OBS桶与创建项目不在同一个区域。 账号没有配置全局授权。 OBS桶里的数据格式不符合要求。 解决方法 查看ModelArts创建的项目与创建的OBS桶是否在同一区域。 查看创建的OBS桶所在区域。 登录OBS管理控制台。
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_
MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维
get_tokenized_data()中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。
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