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command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
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如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台，在SFS Turbo中单击右上角的“创建文件系统”，如果能正常打开页面，表示当前用户具备SFS的操作权限。 验证ECS权限。 在左上角的服务列表中，选择ECS服务，进入ECS管理控制台。
e-Instruct" 2）若量化Deepseek-V2-236B模型，请将num_gpus改为8； device_map = calculate_offload_device_map( MODEL_ID, reserve_for_hessians=True,
-Instruct" 2）如果量化Deepseek-V2-236B模型，请将num_gpus改为8； device_map = calculate_offload_device_map( MODEL_ID, reserve_for_hessians=True,
sh文件会安装必要的依赖包以及下载Megatron-LM、MindSpeed、ModelLink源码。若Notebook环境挂载了SFS Turbo，则源码文件会下载至SFS Turbo中。最后选择Notebook中“保存镜像”，则可以得到新的镜像环境。 若用户希望修改源码，则需要在Notebook环境中直接访问并编辑源码文件。
)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\":
CPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="CPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 GPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="GPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。
先切换至授权区域。 如表1所示，包括了ModelArts的所有系统策略权限。如果系统预置的ModelArts权限，不满足您的授权要求，可以创建自定义策略，可参考策略JSON格式字段介绍。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess
from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个
如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
)) return '\n called default func !\n {} \n'.format(str(data)) @app.route('/health', methods=['GET']) def healthy(): return "{\"status\":
--max_source_length 64 \ --max_target_length 64 \ --per_device_train_batch_size 4 \ --per_device_eval_batch_size 1 \ --gradient_accumulation_steps
from_pretrained(model_id, device_map="auto", quantization_config=gptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个
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--image String 否 自定义镜像路径，格式为：组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 -obs / --obs-bucket String
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