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在单轮对话中 对user和assistant的文本进行清洗 分别encode处理后的文本，获得对应的token序列，user_ids和assistant_ids input_ids是user_ids和assistant_ids的拼接 labels与input_ids对应，用-100
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可选值如下： multi：表示含有多标签样本 single：表示所有样本均为单标签 manifest_cache_input_path String 版本发布时的manifest文件缓存输入路径。
单条请求性能测试 针对openai的/v1/completions以及/v1/chat/completions两个非流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，如果指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段"latency"，返回内容如下
图2 动态benchmark测试结果（示意图） 单条请求性能测试 针对openai的/v1/completions以及/v1/chat/completions两个非流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，如果指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段
单条请求性能测试 针对openai的/v1/completions以及/v1/chat/completions两个非流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，若指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段"latency"，返回内容如下
图2 动态benchmark测试结果（示意图） 单条请求性能测试 针对openai的/v1/completions以及/v1/chat/completions两个非流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，若指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段
可选值如下： multi：表示含有多标签样本 single：表示所有样本均为单标签 manifest_cache_input_path String 版本发布时的manifest文件缓存输入路径。
图4 模型训练完成 在训练过程中观察单GPU卡的利用率，如下： 图5 GPU利用率 查看生成的模型checkpoint。 本示例生成的模型checkpoint路径设置在“/workspace/Megatron-DeepSpeed/checkpoints/gpt2”。 ll .
“data”包含了一个“req_data”的数组，可传入单条或多条请求数据，其中每个数据的参数由模型决定，比如本例中的“sepal_length”、“sepal_width”等。 参数填写完成，单击“send”发送请求，结果会在“Response”下的对话框里显示。
index(max(result[0])) return infer_output 请求 curl -X POST \ 在线服务地址 \ -F images=@test.jpg 返回 {"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的图片的大小调整
数据集示例如下，单轮对话也可以复用此格式。您可以单击下载，获取示例数据集“simple_moss.jsonl”，该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。
如下目录结构，仅支持单标签场景。 input_path/ --label1/ ----1.jpg --label2/ ----2.jpg --../ 物体检测场景，其目录结构如下所示。
可选值如下： multi：表示含有多标签样本 single：表示所有样本均为单标签 manifest_cache_input_path String 版本发布时的manifest文件缓存输入路径。
可选值如下： multi：表示含有多标签样本 single：表示所有样本均为单标签 manifest_cache_input_path String 版本发布时的manifest文件缓存输入路径。
规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。
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