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csv的索引。 mapping_rule 否 Map 输入参数与csv数据的映射关系，仅当mapping_type为csv时需要填写。映射规则与模型配置文件config.json中输入参数的定义方式相似，只需要在每一个基本类型（string/number/integer/bool
包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表5
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保Notebook内通网，已通网可以跳过这一步，未通网需
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 确保容器内通网，未通网需要配置$config_proxy_
数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范： 预测分析项目的OBS数据路径需符合以下规则： 输入数据的OBS路径应指向数据文件，且文件不能直接放在OBS桶的根目录下，应该存放在OBS桶的文件夹内。如：“/obs-xxx/data/input
42s 查看Prometheus采集的指标数据 在CCE页面为Prometheus所在节点绑定弹性公网IP，并打开节点的安全组配置，添加入方向规则，允许外部访问9090端口。 如果使用Grafana对接Prometheus制作报表，可以将Grafana部署在集群内，这里不需要对Pro
Lite Cluster高危操作一览表 当您在CCE、ECS或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite Lite Cluster资源时，可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
false：不删除样本源文件（默认值） label_type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 请求参数
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
from __future__ import print_function import os import gzip import codecs import argparse from typing import IO, Union import numpy as np import
Integer 根据数据集类型查询数据集列表，默认为空。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 dataset_name
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
er-linux-arm64.tar.gz文件。下载完成后，将下载的vscode-server-linux-arm64.tar.gz文件重命名为“vscode-server-linux-x64.tar.gz”。 https://update.code.visualstudio.c
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请
包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表5
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
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