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04-x86_64-20221121111529-d65d817 镜像构建时间：20220713110657(yyyy-mm-dd-hh-mm-ss) 镜像系统版本：Ubuntu 18.04.4 LTS cuda：10.1.243 cudnn：7.6.5.32 Python解释器路径及版本：/ho
WorkPath object 数据处理任务的工作目录。 workspace_id String 数据处理任务的工作空间ID。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。 表3 ProcessorDataSource 参数 参数类型 描述 name String
com/keras-team/keras/releases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“lr”改成“learning_rate”。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
否 String 模糊匹配名称，默认为空。 sort_by 否 String 指定查询的排序方式。可选值如下： create_time：按创建时间排序（默认值） workforce_task_name：按任务名称排序 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数
mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 （可选）创建新conda环境，安装vllm和opencompass。执行完之后，在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 （可选）创建新conda环境，安装vllm和opencompass。执行完之后，在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等，需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
查询算法所要过滤的条件，如算法名称模糊匹配。 workspace_id 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。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述
pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM
pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM
pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM
pip install --upgrade accelerate optimum transformers 设置GPTQConfig的参数，并且创建一个数据集用于校准量化的权重，以及一个tokenizer用于准备数据集。 from transformers import AutoModelForCausalLM
工作空间管理权限 表1 工作空间管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建工作空间 POST /v1/{project_id}/workspaces modelarts:workspace:create - √ √ 查询工作空间列表 GET
日志提示“No module name 'unidecode'” 分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 日志出现ECC错误，导致训练作业失败 超过最大递归深度导致训练作业失败 使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误
h5格式的模型导入到ModelArts中？ ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 在ModelArts中使用自定义镜像创建在线服务，如何修改端口？ ModelArts平台是否支持多模型导入？ 在ModelArts中导入模型对于镜像大小有什么限制？ ModelArts在线服务和批量服务有什么区别？
使用固定的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称：当该名称的工作流不存在时，则创建新工作流并创建新执行；当该名称的工作流已存在时，则更新存在的工作流并基于新的工作流结构创建新的执行 workflow.release_and_run() 发布Workflow至运行态并运行
的问题。ModelArts提供通过计算SHA256值的方式对上传下载的数据进行一致性校验。 数据隔离机制 在ModelArts的开发环境中创建Notebook实例时，数据存储是按照租户隔离，租户之间互相看不到数据。 父主题： 安全
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
# 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
运行后端的配置等。下文以Python接口为例。 使用MindSpore Lite推理框架执行推理并使用昇腾后端主要包括以下步骤： 创建运行上下文：创建Context，保存需要的一些基本配置参数，用于指导模型编译和模型执行，在昇腾迁移时需要特别指定target为“Ascend”，以及对应的device_id。
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