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import moxing as mox #obs存放数据路径 obs_code_dir= "obs://<bucket_name>/llm_train" obs_data_dir= "obs://<bucket_name>/training_data" obs_model_dir
/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2 baichuan2
mkdir training_data 数据存放参考目录结构如下： ${workdir} |── training_data |── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet # 训练原始数据集 |
具体文件为：修改llm_train/AscendSpeed/scripts/dev_pipeline.sh以及新建文件llm_train/AscendSpeed/scripts/tools/get_rank_table.py 。
Make sure there is space available for the folder “/tmp” 该错误表明WeCode-DB无法创建端口文件，可检查下当前的磁盘使用情况，确认磁盘空间占用是否已满，清理部分空间后重新尝试。
其中，文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB，应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ，以存储更多模型文件。
其中，文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB，应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ，以存储更多模型文件。
lm_eval --model vllm --model_args pretrained=${vllm_path},dtype=auto,tensor_parallel_size=${tensor_parallel_size},gpu_memory_utilization=${
云+人工智能助秒拍如虎添翼当然，对于企业云服务来说，光有好的服务态度是远远不够的，产品质量依然是第一位的。秒拍之所以看中华为云，更主要是华为云在大数据以及AI领域的技术积累和成功经验，能让秒拍这还的短视频轻松实现“智慧运营”。
AI人工智能的昨天来不及参与，AI人工智能的未来坚定不移的一路走下去。做人工智能应用世界的追梦人，有梦想肯付出肯坚持，我相信一定能等到收获的那一天！
所谓执行计划就是看sql执行情况，有没有走索引啊之类的 很简单，在你的select语句前面加个EXPLAIN
URI URI格式 POST /softcomai/datalake/v1.0/notify 参数说明 无。
苏州园区“华为云杯”2022人工智能创新应用大赛（企业）商业计划书模板见附件。
2020/10/10 12:47原文链接 入门清华张钹院士专刊文章：迈向第三代人工智能（全文收录）全文收录|清华大学张钹：迈向第三代人工智能2020/10/10 12:41原文链接 一文了解边缘计算和边缘AI边缘AI到底是什么，靠什么能解决这些行业痛点呢？
开启高级选项：输入容器引擎空间大小（推荐输入最大空间），容器引擎选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 如果已完成集群资源购买和开通，则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。
开启高级选项：输入容器引擎空间大小（推荐输入最大空间），容器引擎选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 如果已完成集群资源购买和开通，则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。
/Yi-6B-Chat 14 yi-34b https://huggingface.co/01-ai/Yi-34B-Chat 15 ChatGLMv3 glm3-6b https://huggingface.co/THUDM/chatglm3-6b 16 Baichuan2 baichuan2
不同应用对资源需求不同，例如： 功耗密集型业务（如高性能计算、人工智能、深度学习等场景）主要就是消耗计算维度的容量。 内存密集型业务（如大数据处理、图像/视频处理、游戏开发、数据库等场景）主要消耗内存和存储维度的容量。
ALM-3276800028 单板局部功能失效 告警解释 ENTITYTRAP/2/BOARDFAIL: OID [OID] Board fails.
compute_environment: LOCAL_MACHINE debug: false distributed_type: MULTI_NPU downcast_bf16: 'no' gpu_ids: all machine_rank: 0 main_training_function
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