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成功率和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径
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出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图3 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/ 存储位置：输入用户在创建Notebook的“子目录挂载”路径。若默认没有填写，则忽略。
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yml，内容如下。 该YAML用于部署Prometheus。将上面创建的账号（ServiceAccount）权限赋予了Prometheus，同时将上面创建的ConfigMap资源以文件系统的方式挂载到了prometheus容器的“/etc/prometheus”目录，并且通过--config
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参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 order 否 String 排序方式。可选值如下： asc：递增排序 desc：递减排序（默认值） search_content
WQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
WQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。
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