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2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
签名后的原样本地址。 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 查询数据处理任务版本的结果展示 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/processor-tasks/{task_id}/versions/{version_id}/results
y/row/entry/p/br {""}) (br]、Map<String,String>类型。对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表8 WorkPath
改Commit码（Commit码替换时去掉尖括号），使用浏览器下载vscode-server-linux-x64.tar.gz文件。 https://update.code.visualstudio.com/commit:<Commit码>/server-linux-x64/stable
的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 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
确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 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
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs
3.5-medium：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium/tree/main stabilityai/stable-diffusion-3.5-large：https://huggingface
py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，ModelArts作业在执行过程中可能不能请求网络，会遇到报错。 # 直接手动下载 https://qianwen-res.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/Qwen-VL/assets/SimSun.ttf
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterlab/extension-examples 图3 输入有效的GitHub开源仓库地址 Clone仓库的过程中会将进度展示出来。
理。 设置模型的参数，如图13所示。 元模型来源：从容器镜像中选择。 容器镜像所在的路径：单击选择前面创建的镜像。 容器调用接口：选择HTTPS。 host：设置为8443。 部署类型：选择在线部署。 图13 设置模型参数 填写apis定义，单击“保存”生效。apis定义中指定输入为文件，具体内容参见下面代码样例。
问通道、不同的传输协议）。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式（案例中均以HTTPS请求为例）： Token认证：Token具有时效性，有效期为24小时，需要使用同一个Token鉴权时，可以缓存起来，避免频繁调用。 AK
updateStrategy String 驱动升级策略。可选值如下： force：强制升级，立即升级节点驱动，可能影响节点上正在运行的作业 idle：安全升级，待节点上没有作业运行时进行驱动升级 表12 PoolStatus 参数 参数类型 描述 phase String 资源池集群状态。可选值如下：
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
用于支持容器里使用RDMA网卡。 os-node-agent 6.5.0-20240529142433 无约束 无约束 OS插件，用于故障检测。 icAgent icagent default CCE默认安装当前适配版本 无约束 CCE基础组件，用于日志和监控。 父主题： Lite
报错处，需要用户分析定位后将自动迁移未能迁移的GPU相关的代码调用修改为NPU对应的接口，请参考昇腾手工迁移文档进行操作。 常见问题 如何检测当前的torch_npu是否正确安装？ 您可以使用如下的python命令在对应的运行环境中初步校验torch_npu是否正常安装。 python3
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