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训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。
已准备好DevServer环境，具体参考资源规格要求。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的DevServer和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保容器可以访问公网。 步骤一 检查环境 SSH登录机器后，检查NPU设备检查。运行如下命令，返回NPU设备信息。
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：0_pl_pretrain_13b.sh训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
查询训练作业版本列表 功能介绍 根据作业ID查看指定的训练作业版本。 URI GET /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions 参数说明如表1所示。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
更新资源池 功能介绍 更新指定的资源池。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PATCH /v2/{project_id}/pools/{pool_name}
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
标一定小于第二个点的y坐标)。 polygon [[0,100],[50,95],[10,60],[500,400]] 多个点组成，按顺序连接成一个多边形。 circle [[100,100],[50]] 一个圆心点和半径组成。 line [[0,100],[50,95]] 两个
Cluster资源池节点故障如何定位 故障说明和处理建议 图1 Lite池故障处理流程 对于ModelArts Lite资源池，每个节点会以DaemonSet方式部署node-agent组件，该组件会检测节点状态，并将检测结果写到K8S NodeCondtition中。同时，节点
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，请在Notebook的JupyterLab中另起一个Terminal，进行推理精度测试。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
推理精度测试 本章节介绍如何进行推理精度测试，数据集是ceval_gen、mmlu_gen。 前提条件 确保容器可以访问公网。 Step1 配置精度测试环境 获取精度测试代码。精度测试代码存放在代码包AscendCloud-LLM的llm_tools/llm_evaluation目录中，代码目录结构如下。
SD1.5&SDXL ComfyUI、WebUI、Diffusers套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.909） 本文档主要介绍如何在DevServer环境中部署Stable Diffusion模型对应SD1.5和SDXL的ComfyUI、Webui和Diffusers框架，使用NPU卡进行推理。
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理的过程。 若已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data
训练的数据集预处理说明 以llama2-13b举例，使用训练作业运行：obs_pipeline.sh 训练脚本后，脚本自动执行数据集预处理，并检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行训练任务。如果未进行数据集预处理，则会自动执行scripts/llama2/1_preprocess_data
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