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where you submit training job(default "0") --policy [regular|economic|turbo|auto] Training job policy, default
间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。 使用Server-Sent Events协议的方式访问在线服务：Server-Sent Events访
URL in the format of https://{Endpoint}/{URI}. request.setUrl(url); // build your json body String body =
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
根据版本切分比例筛选数据集。例如：“0.0,1.0”，根据逗号分隔最小和最大切分比例，筛选出切分比例在此范围内的版本。说明：如果参数值为空或无该参数，系统默认不根据版本切分比例筛选数据集。 version_format 否 Integer 根据数据集发布的版本格式筛选数据集，过滤出包含符合筛选条件的数据集列表。可选值如下：
update -y”，“yum update -y”命令是用于在Linux操作系统上更新软件包的命令。其中，选项-y表示在更新时自动确认所有提示信息，而不需要手动输入“y”确认。 请注意，使用此命令将会检查您系统中已安装的软件包并更新至最新版本。 图1 yum命令历史 查看NetworkManager配置：
instance_id，npu 51 RoCE光模块 npu_opt_temperature NPU光模块壳温 该指标描述NPU光模块壳温 °C 自然数 instance_id，npu Snt9B Snt9C 52 npu_opt_temperature_high_thres NPU光模块壳温上限 该指标描述NPU光模块壳温上限
} ], "description" : "Hyperparameter search using the tree-structured Parzen estimator algorithm." }, { "name" : "anneal_search",
Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。 Megatron-LM是一个用于大规
thread_affinity_mode = 2 return context def __call__(self, **kwargs): if not self.use_ascend: return self.onnx_runtime_model(**kwargs)
train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count 是 int 训练作业计算节点个数。 framework_type 否 String 训练作业选择的引擎规格，请参考查询引擎规格列表。 framework_version
preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature": 0, "guided_json": "{\"title\": \"Character\", \"type\": \"object\"
--prompt-len：prompt长度，默认256。 --batch-size：默认1。 --output-len：输出长度，默认5。 --temperature：浮点数，默认0。 --top-p：浮点数，默认0.8。 --top-k：默认20。 --repetition-penalty，默认1。
preferred Armor, Weapon, and Strength", "max_tokens": 200, "temperature": 0, "guided_json": "{\"title\": \"Character\", \"type\": \"object\"
托管模型到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个模型实例视作一个资产仓库，模型实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓库有个
--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
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
例。 cd /home/ma-user/ws mkdir -p tokenizers/Llama2-70B 多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，转换权重等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下。 父主题： 准备工作
在Notebook列表，单击实例名称，进入实例详情页，查看Notebook实例配置信息。 在Notebook中打开Terminal，输入启动命令调试代码。 # 建立数据集软链接 # ln -s /home/ma-user/work/${coco数据集在SFS上的路径} /home/ma-user/coco
对于大小不超过100MB的文件直接上传，并展示文件大小、上传进度及速度等详细信息。 对于大小超过100MB不超过50GB的文件可以使用OBS中转，系统先将文件上传OBS（对象桶或并行文件系统），然后从OBS下载到Notebook，上传完成后，会将文件从OBS中删除。 50GB以上的文件上传通过调用ModelArts
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