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|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在 scripts 文件夹中。 ${workdir}（例如使用SFS Turbo的路径：/mnt/sfs_turbo/）
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径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径，且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。 在“数据集概览页”
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”，value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
${your_container_id}:/xxx/xxx/pytorch.tar.gz . 将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读，并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带
py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sudo sh install.sh 设置git配置去掉ssl校验。 git config --global http.sslVerify false 从github拉取MiniCPM-V代码。
step保存一次模型。 注： 专家鉴别器的评估损失应降至约 0.25，Wav2Lip评估同步损失应降至约 0.2，以获得良好的结果。 可以在文件设置其他不太常用的超参数hparams.py，常用超参如下： nepochs 训练总步数 checkpoint_interval Wav2Lip模型保存间隔步数
模型的大小。 健康检查 如果元模型来源于对象存储服务/容器镜像，显示健康检查状态。当健康检查为开启时，会根据您启用的探针显示对应探针的参数设置情况。 启动探针：用于检测应用实例是否已经启动。如果提供了启动探针(startup probe)，则禁用所有其他探针，直到它成功为止。如果
模型基本信息参数说明 参数名称 说明 名称 模型名称。支持1～64位可见字符（含中文），名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 版本 设置所创建模型的版本。第一次导入时，默认为0.0.1。 说明： 模型创建完成后，可以通过创建新版本，导入不同的元模型进行调优。 描述 模型的简要描述。
INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 sort_dir 否 String 排序方式，ASC升序，DESC降序，默认DESC。 sort_key 否 String
将被一并删除。 其中，“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”，“Team Manager”只能设置为一个人。 需要注意的是：目前不支持从标注任务中删除labeler。labeler的标注必须通过审核后，才能同步到最终结果，不支持单独分离操作。
service实现将VPC子网分配的私有IP写入网卡配置文件中。NetworkManager.service会优先读取网卡配置文件中的IP设置为主机IP， 此时无论DH Cient是否关闭，服务器都可以获取分配IP。 当服务器没有网卡配置文件时，DH Client开启，此时服务器会分配私有IP。如果关闭DH
transformers sentencepiece #安装量化工具依赖 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs
取值范围大于0并且大于等于(endTimeInMillis - startTimeInMillis) / (60 * 1000) - 1 当开始时间与结束时间都设置为-1时，系统会将结束时间设置为当前时间UTC毫秒值，并按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间。如：-1
件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀字段名称，例如：您是一个xxx专家，您需要回答下面问题。prefix_name可设置为None，此时预训练数据集只有input和output两段输入。 input_name：预训练json文件的指令输入字段名称，例如：请问苹果是什么颜色。
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