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确定性计算问题。 将两份梯度数据进行相似度对比。在有标杆问题中，可以确认训练过程中精度问题出现的Step，以及抓取反向过程中的问题。 使用步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。 # shell pip install mindstudio-probe 创建配置文件config
上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。
上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
train_from_scratch=true model_name_or_path=xxx 【lora】adapter_name_or_path=xxx xxx 步骤一：准备工作 完成准备工作内容，生成ascendfactory-cli工具。 创建test-benchmark目录，该目录存放训练生成的权重文件及训练日志。
已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目名称和ID、获取帐号名和ID和获取用户名和ID。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens
install -e . # 可选，如果选择使用humaneval数据集 （可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution
install -e . # 可选，如果选择使用humaneval数据集 （可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution
String 实例ID。 status String 任务某个步骤的状态。枚举值如下： WAITING：等待中 PROCESSING：处理中 FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络
String 实例ID。 status String 任务某个步骤的状态。枚举值如下： WAITING：等待中 PROCESSING：处理中 FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络
String 实例ID。 status String 任务某个步骤的状态。枚举值如下： WAITING：等待中 PROCESSING：处理中 FAILED：任务失败 COMPLETED：任务完成 step Integer 任务的步骤。枚举值如下: 1：准备存储 2：准备计算资源 3：配置网络
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复的通知，所有用户均可查看资产评论并回复评论，对评论点赞等。 删除发布的技术文章 当您需要删除已发布在“AI说”的技术文章时，可以执行如下步骤： 在AI Gallery页面的右上角单击“我的Gallery > 我的AI说”。 在“我的发布”页签下查看发布的所有文章。 单击目标文章右侧的“删除”，在弹窗中确认删除。
inv_freq = self.inv_freq.npu() 问题7：使用Qwen2-7B、Qwen2-72B模型有精度问题，重复输出感叹号 检查步骤六中4. 配置环境变量章节中，高精度模式的环境变量是否开启。 问题8：使用autoAWQ进行qwen-7b模型量化时报错TypeError:
至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览，单击“数据标注”节点的“实例详情”进入“数据标注”页面，完成数据标注。 图1 完成数据标注
上传数据到指定目录 将下载的原始数据存放在/home/ma-user/ws/training_data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/目录下。 创建目录“training_data”，并将原始数据放置在此处。 mkdir training_data
创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“预置框架”，引擎选择“PyTorch”，PyTorch版本根据训练要求选择。 代码目录 选择OBS桶中训练code文件夹所在路径，例如“obs://test-modelarts/code/”。 启动文件 选择代码目录中训练作业的Pyth
04版本，本地存储100G），具体操作请参考《购买弹性云服务器》。 购买弹性公网IP，并绑定到购买的弹性云服务器ECS上，具体操作请参见《弹性公网IP快速入门》。 操作步骤 将本地命令复制至ECS服务器请参考如下方法： 在ECS桌面单击“复制粘贴”，使用快捷键“Ctrl+V”将命令粘贴至窗口中并单击“发送”，
类型type、属性properties，必须属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
荐使用CloudShell登录，直接页面单击“CloudShell登录”跳转到CloudShell页面，输入专属资源池信息登录服务器。具体步骤请参见远程登录Linux弹性云服务器（CloudShell方式）。 进入4获取的“下载位置”，执行如下命令使用OpenSSL工具进行校验工具包。
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