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例如，文本文件的内容如下所示。标注对象与标注内容之间采用tab键分隔。 手感很好，反应速度很快，不知道以后怎样 positive 三个月前买了一个用的非常好果断把旧手机替换下来尤其在待机方面表现得尤为明显 positive 没充一会电源怎么也会发热呢音量健不好用回弹不好
├── benchmark.py # 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchm
Float length_penalty表示在beam search过程中，对于较长的序列，模型会给予较大的惩罚。 使用该参数时，必须添加如下三个参数，且必须按要求设置。 top_k：-1 use_beam_search：true best_of：大于1 ignore_eos 否 False
注作业，标注方式不同，详细请参见： 标注图片（图像分类） 标注图片（物体检测） 标注文本（文本分类） 标注文本（命名实体） 标注文本（文本三元组） 标注音频（语音分割） 在标注页面中，每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过”的图片信
man为例）。Windows系统建议使用Postman。 方式二：使用curl命令发送预测请求。Linux系统建议使用curl命令。 方式三：使用Python语言发送预测请求。 方式四：使用Java语言发送预测请求。 约束限制 调用API访问在线服务时，对预测请求体大小和预测时间有限制：
meta-llama/Llama-2-70b-chat-hf --revision <模型版本> --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。
MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=1 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b.sh # 第三台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=2 sh scripts/llama2/0_pl_sft_70b
持上传至ModelArts中统一管理。在创建算法过程中，您需要关注以下内容： 创建算法前提条件 进入算法创建页面 设置算法启动方式，有以下三种方式可以选择。 设置算法启动方式（预置框架） 设置算法启动方式（预置框架+自定义） 设置算法启动方式（自定义） 输入输出管道设置 定义超参
“健康检查” 用于指定AI应用的健康检查。仅当自定义镜像中配置了健康检查接口，才能配置“健康检查”，否则会导致AI应用创建失败。当前支持以下三种探针： 启动探针：用于检测应用实例是否已经启动。如果提供了启动探针(startup probe)，则禁用所有其他探针，直到它成功为止。如果
工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS 数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同,
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在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run -it -p 8080:8080 test:v1 图2 启动自定义镜像 另开一个终端，执行以下命令验证自定义镜像的三个API接口功能。 curl -X POST -H "Content-Type: application/json" --data '{"name":"Tom"}'
envs_dirs /home/ma-user/work/envs/user_conda/ conda activate sfs-new-env 方法三，直接使用完成虚拟环境中的python或者pip。 # shell /home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env/bin/pip
例如“train-job-01”作业，提交作业时会在“test-modelarts2”桶下创建一个命名为“train-job-01”的文件夹，且此文件夹下分别新建了三个文件夹“output”、“log”、“code”，分别用于存储输出模型、日志和训练代码。“output”文件夹还会根据您的训练作业版本再创建子文件夹，结构示例如下。
工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS 数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id, Human, assistant conversation_id: 指定的对话id, 如果相同,
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建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。启动容器命令如下。 export work_dir="自定义挂载的工作目录"
合成时，口型能够自然。 Wav2Lip模型的输入为任意的一段视频和一段语音，输出为一段唇音同步的视频。 Wav2Lip的网络模型总体上分成三块：生成器、判别器和一个预训练好的唇音同步判别模型Pre-trained Lip-sync Expert。 生成器是基于encoder-de
方式二：单击某个资源池名称，进入资源池详情，单击“节点池管理”页签，单击“创建节点池”，填写“容器引擎空间大小”后，单击“确认”。 方式三：单击某个资源池操作列下的“更多 > 新增节点池”，跳转至“节点池管理”页签，修改容器引擎空间大小。（仅包周期支持新增节点池） 对于存量的资源，支持修改容器引擎空间大小。
7.10/bin/python /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/code/train.py 方式三：设置PATH环境变量。 您可以将指定的“conda env bin”目录配置到PATH环境变量中。您可以使用Python命令启动训练脚本。启动命令示例如下：
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