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方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。
通过OBS创建模型时，构建日志中提示pip下载包失败 问题现象 通过OBS创建模型构建失败，查看构建日志，提示pip下载包失败。如下载numpy 1.16版本失败。 原因分析 一般下载包失败时，可能有如下几个原因： pip源中不存在该包，当前默认pip源为pypi.org中的包，请在pypi
ps相关的逻辑不需要下载训练数据。如果ps也下载数据到“/cache”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时，正确的下载逻辑如下： import
--local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
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ModelArts SDK下载文件目标路径设置为文件名，部署服务时报错 问题现象 ModelArts SDK在OBS下载文件时，目标路径设置为文件名，在本地IDE运行不报错，部署为在线服务时报错。 代码如下： session.obs.download_file（obs_path,
─────────────────────────╯ 具体支持如下使用场景： 下载单个文件 下载多个文件 下载文件到指定路径 下载单个AI Gallery仓库 准备工作 获取“repo_id”和待下载的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页，单击
然后参考文件传输进行OBS传输操作。 下载Notebook中的文件至本地 在Notebook中开发的文件，可以下载至本地。在本地IDE的Project目录下的Notebook2.0工程单击右键，单击“Download...”将文件下载到本地。 图2 VS Code环境下载Notebook中的文件至本地
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后仍然无法使能infiniband网卡，您可以直接安装infiniband官方驱动，以使用infiniband网卡进行分布式通信，提升训练性能。infiniband驱动需要在制作镜像时安装。 操作步骤 下载MLNX_OFED_LINUX-4.3-1.0.1.0-ubuntu16.04-x86_64
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适用场景 本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。 在Windows
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 联网下载SimSun.ttf时肯会遇到网络问题 tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，可能会遇到： SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED
联网下载SimSun.ttf时可能会遇到网络问题 联网下载SimSun.ttf时肯会遇到网络问题 tonkenization_qwen.py会在cache中读取SimSun.ttf 文件，如果没有，就会联网下载，可能会遇到： SSL:CERTIFICATE_VERIFY_FAILED
--local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支
准备数据 本教程使用自定义数据集，数据集的介绍及下载链接参考自定义数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据：Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作，需要准备一个JSON文件存放训练样本，每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言
准备数据 本教程使用自定义数据集，数据集的介绍及下载链接参考自定义数据。 自定义数据 Qwen-VL指令微调数据：Qwen-VL-Chat微调的数据需要用户自行制作，需要准备一个JSON文件存放训练样本，每个样本需包含id和对话内容。对话内容按user和assistant轮流发言
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