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成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
ks/{id}/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数
/v1/{project_id}/notebooks/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数
s/{id}/start 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数
2.1.1 tensorboardX 2.0 tensorflow 2.1.0 tensorflow-estimator
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
/v1/{project_id}/notebooks/{id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数
NPU推理指导（6.3.910) LLaVA-NeXT基于DevServer适配Pytorch NPU训练微调指导（6.3.910） MiniCPM-V2.0推理及LoRA微调基于DevServer适配PyTorch NPU指导（6.3.910） Qwen-VL基于DevServer适配Pytorch
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
58-b521cc0 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo
create-image 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数
num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 fp16/bf16 true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。二者选其一 learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing
17-b881580 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC2 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
image_id 是 String 待创建Notebook实例的镜像，需要指定镜像ID，ID格式为通用唯一识别码（Universally Unique Identifier，简称UUID）。镜像的ID可通过调用查询支持的镜像列表接口获取。 name 是 String 实例名称
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
成的文本中新出现的词语进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 frequency_penalty 否 0.0 Float frequency_penalty会根据当前生成的文本中各个词语的出现频率进行奖惩。取值范围[-2.0,2.0]。 length_penalty 否 1.0
29-0f2c29a 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.6 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1.0 MindSpore：MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6
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