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同计费类型/计费周期的资源，解决如下用户的使用场景： 用户在包长周期的资源池中无法扩容短周期的节点。 用户无法在包周期的资源池中扩容按需的节点（包括AutoScaler场景）。 支持SFS产品权限划分 支持SFS权限划分特性，可以实现训练场景中，挂载的SFS的文件夹能够权限控制,
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
首先，需要在配置文件中，定义自己的依赖包，详细示例请参见使用自定义依赖包的模型配置文件示例。然后通过如下示例代码，实现了“saved_model”格式模型的加载推理。 当前推理基础镜像使用的python的logging模块，采用的是默认的日志级别Warning，即当前只有warning级别的
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 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
} moss原始数据集是一个多轮对话的jsonl，filter的输入就是其中的一行 循环处理其中的单轮对话 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
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的两条自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 此时，该用户组下的所有用户均有权限查看该用户组内成员创建的所有Notebook实例。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的两条自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 此时，该用户组下的所有用户均有权限查看该用户组内成员创建的所有Notebook实例。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
4096G。 category String 支持的存储类型。不同存储类型的差异，详见开发环境中如何选择存储。枚举值如下： SFS：弹性文件服务 EVS：云硬盘 mount_path String 存储挂载至Notebook实例的目录，当前固定在/home/ma-user/work/下。
Open-Clip广泛应用于AIGC和多模态视频编码器的训练。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts的DevServer上使用昇腾NPU计算资源开展Open-clip训练的详细过程。完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持购买DevServer资源。 本方案目前仅适用于企业客户。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
ts提供的公共资源池完成，按照使用量计费，方便快捷。 专属资源池和公共资源池的能力差异 专属资源池为用户提供独立的计算集群、网络，不同用户间的专属资源池物理隔离，公共资源池仅提供逻辑隔离，专属资源池的隔离性、安全性要高于公共资源池。 专属资源池用户资源独享，在资源充足的情况下，作
可取消sudoers行的注释）： v1训练作业环境变量迁移v2说明： v1的DLS_TASK_NUMBER环境变量，可以使用v2的MA_NUM_HOSTS环境变量替换，即选择的训练节点数。 v1的DLS_TASK_INDEX环境变量，当前可以使用v2的VC_TASK_INDEX
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
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