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工具内部对于随机的控制，是通过设定统一的随机种子进行随机性固定的。但是由于硬件的差异，会导致同样的随机种子在不同硬件上生成的随机数不同。具体示例如下： 由上图可见，torch.randn在GPU和NPU上固定随机种子后，仍然生成不同的随机张量。 对于上述场景，用户需要将网络中的randn
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
订阅的“ResNet_v1_50”算法创建训练作业，获得模型。 进入“算法管理 > 我的订阅”页面，选择订阅的“图像分类-ResNet_v1_50”算法，单击操作列的“创建训练作业”。 在创建训练作业页面，参考如下说明填写关键参数。 “创建方式>我的订阅”：系统默认选择订阅的算法，请勿随意修改。
} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids
需要提工单申请添加使用节点本地存储缓存的白名单。 上传模型数据并校验上传对象的一致性 为了动态加载时保证数据完整性，需要在上传模型数据至OBS时，进行上传对象的一致性校验。obsutil、OBS Browser+以及OBS SDK都支持在上传对象时进行一致性校验，您可以根据自己的业务选择任意一种方式进行校验。详见校验上传对象的一致性。
在Notebook中如何实现IAM用户隔离？ 开发环境如果需要实现IAM用户隔离，即多个IAM用户之间无法查看、修改和删除他人创建的Notebook。 目前有两种方案： 方案一：删除modelarts:notebook:listAllNotebooks细粒度权限。 方案二：使用工
用户如何设置默认的kernel？ 用户希望打开Notebook默认的kernel为自己自定义的kernel。 解决方式: 在Terminal里执行如下命令在镜像里指定环境变量。 # python-3.7.10这里指用户想设置的kernel名称 export KG_DEFAULT_
用户执行huaweicloud.com相关API超时 问题现象 用户在Notebook里通过request请求接口时超时：GET pangu-xxx.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com。 原因分析 在Notebook中访问公网需要通过代理，访问huawei.com不通过公网代理，huaweicloud
} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids
} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids
分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH中则直接选中数据集文件。 “输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3
服务中。 这种方式为保证使用业务过程中有足够的权限，基于依赖服务的预置系统策略指定授权范围，创建的委托的权限比较大，基本覆盖了依赖服务的全部权限。如果您需要对委托授权的权限范围进行精确控制，请使用第二种方式。 2、定制化委托授权 管理员在IAM中为不同用户创建不同的委托授权策略，
} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids
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推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 Step2 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
通过调用API的方式把AI推理能力集成到自己的IT平台，或者批量生成推理结果。 图1 推理简介 训练模型：可以在ModelArts服务中进行，也可以在您的本地开发环境进行，本地开发的模型需要上传到华为云OBS服务。 创建模型：把模型文件和推理文件导入到ModelArts的模型仓库
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
--model-type：模型类型。 --loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-paralle
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