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--dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output：量化系数保存路径。 --scale-input
可以指定校准数据集路径，如calib_data="/path/to/pile-val"，如不指定，默认数据集是“mit-han-lab/pile-val-backup”。 model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config, calib_data="/path/to/pile-val"
--dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output：量化系数保存路径。 --scale-input
--dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output：量化系数保存路径。 --scale-input
CPU使用率 该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 百分比（Percent） 0～100% 内存利用率 该指标用于统计测量对象已使用内存占申请物理内存总量的百分比。 百分比（Percent） 0～100% GPU显卡使用率 该指标用于统计测量对象已使用的显卡占显卡容量的百分比。
置进行填写。 图3 超参 步骤三 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图4 开启故障重启 断点续训练是通
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
业和Workflow工作流时不再收费。 专属资源池的费用请参考专属资源池计费项。 - - 存储资源 对象存储OBS 用于存储训练和推理的输入数据和输出结果数据。 具体费用可参见对象存储价格详情。 注意： 存储到OBS中的数据需在OBS控制台进行手动删除。如果未删除，则会按照OBS的计费规则进行持续计费。
--dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output：量化系数保存路径。 --scale-input
可以指定校准数据集路径，如calib_data="/path/to/pile-val"，如不指定，默认数据集是“mit-han-lab/pile-val-backup”。 model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config, calib_data="/path/to/pile-val"
--dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val.jsonl.zst。 --scale-output：量化系数保存路径。 --scale-input
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ATLEAST：不小于给定版本 ATMOST：不大于给定版本 表7 创建模型返回参数说明 参数 参数类型 描述 model Model对象 模型对象，可以调用本章节模型管理的所有接口。 父主题： 模型管理
数据类型 input_data metric文件的存储对象，当前仅支持JobStep节点的输出 是 JobStep的输出 json_key 需要获取的metric信息对应的key值 是 str 结构内容详解： Condition对象（由三部分组成：条件类型，左值以及右值） 条件类型使
理服务启动脚本中添加此参数表示使用，不添加表示不使用。 --quantization：推理量化参数。当使用量化功能，则在推理服务启动脚本中增加该参数，如果未使用量化功能，则无需配置。根据使用的量化方式配置，可选择awq或smoothquant方式。 --speculative-model
Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli
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在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于Mo
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