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Cherry Studio是一款开源的多模型桌面客户端，支持Windows、macOS和Linux系统。它集成了多种主流大语言模型（例如OpenAI、DeepSeek、Gemini等），并支持本地模型运行。此外，它还具备丰富的功能，例如对话知识库、AI绘画、翻译、多模型切换等。 ModelArts
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
"url": "/", "request": { "Content-type": "multipart/form-data", "data": { "type": "object"
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格：单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。
方式二：使用Java语言发送预测请求 AK/SK签名认证方式，仅支持Body体12M以内，12M以上的请求，需使用Token认证。 客户端须注意本地时间与时钟服务器的同步，避免请求消息头X-Sdk-Date的值出现较大误差。因为API网关除了校验时间格式外，还会校验该时间值与网关收到请求的时间差，如果
at main (huggingface.co) 注意：Qwen2-VL 开源vllm依赖特定transformers版本， 请手动安装： pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git@21fac7ab
请参见表4。 表3 选择公共资源池 参数名称 说明 资源来源 必选，选择“公共资源池”。 实例规格 必选，选择资源规格，规格名称中体现了服务器类型、型号等信息。 当训练代码中已定义资源类型时，则根据算法的约束条件选择合适的资源类型。例如，训练代码中定义的资源类型为CPU，这里选择其他类型时会导致训练失败。
采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo，identity 【可选】 注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用自定义数据则需配置dataset_info
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的DevServer。请参考本文档要求准备DevServer机器。 资源规格要求 计算规格：单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。推理部署如果是376T规格，推荐使用单机单卡；280T规格推荐使用单机2卡。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格：
project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/workforce-tasks/tY330MHxV9dqIPVaTRM/data-annotations/stats?sample_state=__unreviewed__ 响应示例 状态码： 200
Lite的Cluster或DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：对于Qwen-7B和Qwen-14B单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。对于Qwen-72B至少需要5机40卡才能训练，建议使用8机64卡执行训练相关任务。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格：
Lite的DevServer。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：对于Llama2-7B和Llama2-13B单机训练需要使用单机8卡，多机训练需要使用2机16卡。对于Llama2-70B至少需要4机32卡才能训练，建议使用8机64卡执行训练相关任务。 硬盘空间：至少200GB。
数据处理的创建时间。 data_source ProcessorDataSource object 数据处理任务的输入，与inputs二选一。 description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间，单位秒。 error_msg
--name TEXT Job name. --description TEXT Job description. --image-url TEXT Full swr custom
订阅免费算法 在AI Gallery中，您可以查找并订阅免费满足业务需要的算法，直接用于创建训练作业。 AI Gallery中分享的算法支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，管理控制台将根据实际使用情况收取硬件资源的费用。 前提条件 注册并登录华为云，且创建好OBS桶用于存储数据和模型。
Kv-cache量化，提高吞吐，支持更长序列。 高效解码 Auto-prefix-caching 前缀缓存，降低首token时延。在system prompt较长或多轮对话场景收益明显 Chunked-prefill 又名split-fuse。全量增量同时推理，提高资源利用率，提升吞吐。 Speculative
Kv-cache量化，提高吞吐，支持更长序列。 高效解码 Auto-prefix-caching 前缀缓存，降低首token时延。在system prompt较长或多轮对话场景收益明显 Chunked-prefill 又名split-fuse。全量增量同时推理，提高资源利用率，提升吞吐。 Speculative
统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供数据诊断、模型监测等分析能力，训练智能日志分析与诊断。 容错能力强，故障恢复快
使用前必读 在调用ModelArts API之前，请确保已经充分了解ModelArts相关概念，详细信息请参见产品介绍。 ModelArts提供了REST（Representational State Transfer）风格API，支持您通过HTTPS请求调用，调用方法请参见如何调用API。
11:30:30" }, { "type":"modelarts/text_triplet", "name":"Author", "id":"R1",
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