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object 训练作业状态信息。创建作业无需填写。 algorithm JobAlgorithmResponse object 训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir
算法管理”。 在“我的算法”管理页面，单击“创建”，进入“创建算法”页面。填写算法的基本信息，包含“名称”和“描述”。 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） 图1 使用预置框架创建算法 需根据实际算法代码情况设置“代码目录”和“启动文件”。选择的预置
获取基础镜像 建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}获取请参见表1。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像，启动前可以根据实际需要增加修改参数。 docker run -itd --net=host \ --device=/dev/davinci0
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。
对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${comm
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,
数据集下载完成后，请务必先检查数据集是否已经导入成功，如果数据集还未成功导入，创建自动学习物体检测项目后数据标注节点会报错。 图2 数据标注节点报错 步骤三：创建自动学习物体检测项目 确保数据集创建完成且可正常使用后，在ModelArts控制台，左侧导航栏选择“自动学习”默认进入新版自动学习页面，选择物体检测项目，单击“创建项目”。
flip_p：做翻转操作的概率。默认值为1。 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Grayscale 图片灰度化，将三通道的彩色图像转换到三通道的灰度图像。 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 HistogramEqual 直方
对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${comm
demo.sh xx.xx.xx.xx 4 0 # 第二台节点 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 1 # 第三台节点 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 2 # 第四台节点 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4
对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 步骤三 修改config.yaml中的${command} 请根据步骤二 修改训练超参配置修改超参值后，修改config.yaml中的${comm
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,
object 训练作业状态信息。创建作业无需填写。 algorithm JobAlgorithmResponse object 训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir
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,
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,
API接口公网地址 --app-code：获取方式见访问在线服务（APP认证）。 --datasets：数据集路径。 --datasets-type：支持三种 "alpaca"，"sharegpt"，"custom"。custom为自定义数据集。 --tokenizer：tokenizer路径，
r用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it ${container_name} bash 步骤三：获取代码并上传 上传代码AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip到容器的工作目录中，包获取路径请参见表2。 上传代
再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。 分离部署的实例类型启动分为以下三个阶段： 步骤六 启动全量推理实例：必须为NPU实例，用于启动全量推理服务，负责输入的全量推理。全量推理占用至少1个容器。 步骤七 启动增量
ci7。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 步骤三：下载依赖代码包并上传到宿主机 下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.911-xxx.zip文件，获取路径参见表1。
crictl image # nerdctl 工具查看 nerdctl --namespace k8s.io image list 步骤三 构建ModelArts Lite训练镜像 获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压
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