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多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。
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AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch
AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch
开发者可以通过Workflow进行有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版本发布、模型训练、模型注册到服务部署环节。
多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。
多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。
输入项配置错误，请检查输入是否与模板的要求保持一致 模板的参数和模板的要求不匹配，检查输入项是否和模板参数匹配。
多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。
使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 本文为用户提供如何将本地的自定义算法通过简单的代码适配，实现在ModelArts上进行模型训练与部署的全流程指导。 场景描述 本案例用于指导用户使用PyTorch1.8实现手写数字图像识别，示例采用的数据集为MNIST
根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt ，可查看具体代码。
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根据 self.llama_factory_template 来获取模型的模板，随后通过 self._tokenize_prompt 函数将数据集中的关键内容进行拼接，并用于训练。若想详细了解 self._tokenize_prompt ，可查看具体代码。
[ { "instruction": "指令（必填）", "input": "输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", } ] 训练数据构造：在 _filter 函数中会使用 Alpaca 微调指令的模板 self.prompter
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[ { "instruction": "指令（必填）", "input": "输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", } ] 训练数据构造：在 _filter 函数中会使用 Alpaca 微调指令的模板 self.prompter
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VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC，Missing required dependencies 问题现象 VS Code连接开发环境时报错如下： Warning: Missing GLIBC >= 2.28! from /lib/x86_64-linux-gnu
VS Code连接开发环境时报错Missing GLIBC，Missing required dependencies 问题现象 VS Code连接开发环境时报错如下： Warning: Missing GLIBC >= 2.28! from /lib/x86_64-linux-gnu
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