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RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称}
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称}
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
e、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；若以openai接口方式启动服
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
RUN_TYPE pretrain、sft、lora 数据预处理区分： 预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称}
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 问题现象 在Notebook里保存镜像时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”。 原因分析
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导出ModelArts数据集中的数据到AI Gallery 针对数据集中的数据，用户可以选中部分数据或者通过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。
预训练场景下数据预处理，默认参数：pretrain 微调场景下数据预处理，默认：sft / lora ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/${用户自定义的数据集路径和名称}
doc_ids.append(sentence_ids) if len(doc_ids) > 0 and self.args.append_eod: doc_ids[-1]['input_ids'].append(self.tokenizer
场景介绍 本小节通过一个具体问题案例，介绍模型精度调优的过程。 如下图所示，使用MindSpore Lite生成的图像和onnx模型的输出结果有明显的差异，因此需要对MindSpore Lite pipeline进行精度诊断。 图1 结果对比 在MindSpore Lite 2.0
、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以openai接口方式启动
、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以openai接口方式启动
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