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local_data_dir) mox.file.copy_parallel(obs_model_dir,local_model_dir) 以此，OBS中的数据已迁移至云硬盘EVS中，并可通过Notebook随时访问并编辑云硬盘EVS中的数据 父主题： 准备工作
local_data_dir) mox.file.copy_parallel(obs_model_dir,local_model_dir) 以此，OBS中的数据已迁移至云硬盘EVS中，并可通过Notebook随时访问并编辑云硬盘EVS中的数据 父主题： 准备工作
适配昇腾的Megatron-LM训练框架 |──ModelLink/ # ModelLink端到端的大语言模型方案 |——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——..
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”，在用户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 此时，该用户组下的所有用户均有权限通过Cloud Shell登录运行中的训练作业容器。 如果没有用户组，也可以创建一个新
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”，在用户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
local_data_dir) mox.file.copy_parallel(obs_model_dir,local_model_dir) 以此，OBS中的数据已迁移至云硬盘EVS中，并可通过Notebook随时访问并编辑云硬盘EVS中的数据 父主题： 准备工作
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCod
过该阈值的文件将使用并发下载模式进行分段下载。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCod
com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCod
local_data_dir) mox.file.copy_parallel(obs_model_dir,local_model_dir) 以此，OBS中的数据已迁移至云硬盘EVS中，并可通过Notebook随时访问并编辑云硬盘EVS中的数据 注：修改完成之后，需要再使用mox.file.copy_pa
local_data_dir) mox.file.copy_parallel(obs_model_dir,local_model_dir) 以此，OBS中的数据已迁移至云硬盘EVS中，并可通过Notebook随时访问并编辑云硬盘EVS中的数据 注：修改完成之后，需要再使用mox.file.copy_pa
json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
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json存在模型对应的路径下，例如：/data/nfs/benchmark/tokenizer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams
y”，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略“委托modelarts操作SFS Turbo”，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 此时，拥有该委托的所有用户均有权限进行关联与解除关联操作。 验证 登录ModelArts控制台，选择“专属资源池 > 网
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