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lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
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bos_token + '[INST] ' + content.strip() + ' [/INST]' }}{% elif message['role'] == 'assistant' %}{{ ' ' + content.strip() + ' ' + eos_token }}{% endif
<>=&"'，长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String 标注成员邮箱。
否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type
following packages that were not found in your environment: flash_attn. Run `pip install flash_attn`"请参考附录：训练常见问题问题3小节。 大模型参数如（qwen2-72B、llama2-70B）等
], "system": "system prompt (optional)", "tools": "tool description (optional)" } ] csv、xlsx csv和xlsx格式数据集仅支持微调。 表格里的一行数据就是一条样本。表格
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参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。 read_only Boolean dest_path 是否为只读权限，默认为读写权限。
work_path=work_path) 示例五：根据标注类型创建文本三元组数据集 dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型，102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict()
数据集创建相关的配置信息。 是 DatasetProperties title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
模型文件大小超过5GB，需要配置“动态加载”。 “运行时依赖” 罗列选中模型对环境的依赖。例如依赖“tensorflow”，安装方式为“pip”，其版本必须为1.8.0及以上版本。 “模型说明” 为了帮助其他模型开发者更好的理解及使用您的模型，建议您提供模型的说明文档。单击“添加
团队标注任务当前验收任务详情。 create_time Long 标注任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 description String 标注任务描述信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标注任务标签统计信息。
“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签。单击“确定”，完成选中图片的标注操作。例如，您可以选择多张图片，按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标
可以使用html中给出的代码段替换torch_npu中syncbatchnorm.py文件的forward方法（可以在训练环境中执行`pip show torch_npu`查看torch_npu的安装路径）。这类优化通常可以较显著地提升训练速度。 图18 SyncBatchNorm分析
do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转，沿图片水平轴或竖直轴做翻转，是非常常见的增强方法。 lr_ud：选择翻转的方向，lr为水平翻转，ud为竖直翻转。默认值为lr flip_p：做翻转操作的概率。默认值为1。 do_validation：数
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。
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