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语音起止点标签专用内置属性：语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index 否 Integer 命名实体标签专用内置属性：文本的起始位置，值从0开始，包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time 否 String 语音起止点标签专用内置属性：语音的起始时间，格式“hh:mm:ss
2312-aarch64-snt9b-20240727152329-0f2c29a cann_8.0.rc2 pytorch_2.1.0 驱动23.0.6 从SWR拉取 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 Step1 检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite
predictions), } return results def parse_args(): """ 从AIGallery环境变量中获取用户配置的超参json """ return json.loads(os.getenv(ENV_AG_USER_PARAMS))
语音起止点标签专用内置属性：语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index 否 Integer 命名实体标签专用内置属性：文本的起始位置，值从0开始，包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time 否 String 语音起止点标签专用内置属性：语音的起始时间，格式“hh:mm:ss
参数下配置index参数，指定使用csv数据中对应索引下标的数据作为此参数的值去发送推理请求，csv数据必须以英文半角逗号分隔，index从0开始计数，特殊地，当index为-1时忽略此参数。具体可参考创建批量服务的样例。 src_type 否 String batch服务类型必
的其他服务，典型的就是容器使用过程中需要到SWR服务拉取镜像。在这个过程中，就出现了ModelArts“代表”用户去访问其他云服务的情形。从安全角度出发，ModelArts代表用户访问任何云服务之前，均需要先获得用户的授权，而这个动作就是一个“委托”的过程。用户授权ModelAr
兆字节（Megabytes） ≥0 NA NA NA 存储 磁盘读取速率 ma_container_disk_read_kilobytes 该指标用于统计每秒从磁盘读出的数据量。 千字节/秒（Kilobytes/Second） ≥0 NA NA NA 磁盘写入速率 ma_container_disk_write_kilobytes
job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_info返回参数说明 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。
x['input_ids'], sample[key])) return sample 支持的是预训练数据风格，会根据参数args.json_keys的设置，从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 返回参数说明 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。 枚举值： job：训练作业
x['input_ids'], sample[key])) return sample 支持的是预训练数据风格，会根据参数args.json_keys的设置，从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
x['input_ids'], sample[key])) return sample 支持的是预训练数据风格，会根据参数args.json_keys的设置，从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
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x['input_ids'], sample[key])) return sample 支持的是预训练数据风格，会根据参数args.json_keys的设置，从数据集中找到对应关键字的文本内容。例如本案例中提供的 train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet
语音起止点标签专用内置属性：语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index Integer 命名实体标签专用内置属性：文本的起始位置，值从0开始，包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time String 语音起止点标签专用内置属性：语音的起始时间，格式“hh:mm:ss
语音起止点标签专用内置属性：语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index Integer 命名实体标签专用内置属性：文本的起始位置，值从0开始，包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time String 语音起止点标签专用内置属性：语音的起始时间，格式“hh:mm:ss
语音起止点标签专用内置属性：语音来源(例如说话人/旁白等)。 @modelarts:start_index Integer 命名实体标签专用内置属性：文本的起始位置，值从0开始，包括start_index所指的字符。 @modelarts:start_time String 语音起止点标签专用内置属性：语音的起始时间，格式“hh:mm:ss
算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。
算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。
算，中间结果写入KVCache并推出第1个token，属于计算密集型。 Decode阶段（增量推理） 将请求的前1个token传入大模型，从显存读取前文产生的KVCache再进行计算，属于访存密集型。 分离部署场景下，全量推理和增量推理在不同的容器上进行，用于提高资源利用效率。
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