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训练中提供了优势。而FP16则在计算效率和内存使用方面有其独特的优点，但可能在数值范围和稳定性方面略逊一筹。因此，选择哪种格式取决于具体的应用场景和训练需求。 父主题： 训练脚本说明
NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对于Llama2-7b和Ll
NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致；其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK 为必填。 单机启动 对于Llama2-7B和
2 # 第四台节点 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 3 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、 NODE_RANK、 NODE_RANK为必填。 执行单机启动命令（可选） 一般
NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致；其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK 为必填。 单机启动 对于Llama2-7B和
NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对于Llama2-7b和Ll
NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对于Llama2-7b和Ll
NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致。其中MASTER_ADDR、NNODES、NODE_RANK为必填项。 单机启动 对于Llama2-7b和Ll
NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致；其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK 为必填。 单机启动 对于Llama2-7B和
NODE_RANK=3 sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b.sh 以上命令多台机器执行时，只有${NODE_RANK}的节点ID值不同，其他参数都保持一致；其中MASTER_ADDR、 NNODES、 NODE_RANK 为必填。 单机启动 对于Llama2-7B和
定查询时间外的其他panel，都会应用该数据查询时间范围。 增加新panel 图8 新增一个panel 单击右上角的'+'图标，即可新增一个panel。 新增一个panel后，即可在其中查询相应的数据。将数据源和资源池进行如下的相应选择，即可应用当前DashBoard的对应配置。
是否正常。 原因分析2 部署边缘服务时，使用到IEF纳管的边缘节点。若部署失败，需要在IEF侧进行故障处理。 处理方法2 请参考IEF边缘应用常见问题进行故障排查。 父主题： 服务部署
服务的配置模板，已配置了ma-standard，tgi示例 │ ├── mmlu_subject_mapping.json # mmlu数据集学科信息 │ ├── ceval_subject_mapping.json # ceval数据集学科信息 ├── evaluators │ ├──
大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。 调整参数和超参数。 神经网络中：学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏层的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。
详细操作指导请参考创建SFS Turbo文件系统。 图1 创建SFS Turbo 其中，文件系统类型推荐选用500MB/s/TiB或1000MB/s/TiB，应用于AI大模型场景中。存储容量推荐使用 6.0~10.8TB ，以存储更多模型文件。 图2 SFS类型和容量选择 ModelArts网络关联SFS
N-node scenario. template: metadata: labels: app: mindspore ring-controller.cce: ascend-1980 # 保持不动，The value
// 其他函数相关说明 } ] // chat.completions 其他参数 ) 应用示例 示例一：在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 示例二：通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解
voc_object_tags[i] object_properties = voc_object_properties[i] voc_objects.append(VocObject(name=object_tag, properties=object_properties)) pascal_voc
使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？ 当您使用ModelArts时如果提示权限不足，请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权，并对用户权限进行检查操作。 以下案例以缺失OBS权限不足为例，介绍如何进行授权操作。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。
使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？ 当您使用ModelArts时如果提示权限不足，请您按照如下指导对相关服务和用户进行授权，并对用户权限进行检查操作。 本案例中以OBS权限不足为例，介绍如何为用户授予OBS服务权限。其它权限不足的场景也可以参考本案例操作，只是授
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