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lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
最新版本。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
造等说明。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
String API的认证方式。枚举值如下： NONE：无认证 APP：APP认证 IAM：IAM认证 predict_url String 预测地址。 service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean
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bos_token + '[INST] ' + content.strip() + ' [/INST]' }}{% elif message['role'] == 'assistant' %}{{ ' ' + content.strip() + ' ' + eos_token }}{% endif
')”。 原因：Moxing在进行文件复制时，未找到train_data_obs目录。 处理建议：修改train_data_obs目录为正确地址，重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中，不要删除相应OBS目录下的对象，否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。
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否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type
<>=&"'，长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String 标注成员邮箱。
Performance Adviso主页面 提交性能诊断任务 如果您的NPU性能数据存放在OBS上，Source选择OBS，Path输入OBS地址，格式如obs://bucket1/profiling_dir1，单击Submit按钮。界面参考下图。 图4 分析OBS上的性能数据 如果
220 221 222 223 224 225 from __future__ import print_function import gzip import os import urllib import numpy import tensorflow as tf from six
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具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
模型文件大小超过5GB，需要配置“动态加载”。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow”，安装方式为“pip”，其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加
级到最新版本。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
work_path=work_path) 示例五：根据标注类型创建文本三元组数据集 dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型，102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict()
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