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在训练开始前，针对ChatGLMv3-6B模型中的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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如何解决训练过程中出现的cudaCheckError错误？ 问题现象 Notebook中，运行训练代码出现如下错误。 cudaCheckError() failed : no kernel image is available for execution on the device
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删除工作空间。 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 DELETE /v1/{project_id}/workspaces/{workspace_id} 表1
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
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