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git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。 在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放权重和词表文件，例如在桶standard
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参数 是否必选 参数类型 说明。 action 是 String 操作开发环境实例，支持： start stop restart queue dequeue 其中，queue和dequeue仅支持对免费资源进行操作。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型
save_summary_steps=save_summary_steps, save_model_secs=save_model_secs, checkpoint_path=flags.checkpoint_url, export_model=mox
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表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP
dynamic_load_mode 动态加载模式，当前仅支持"Single" 否 str、Placeholder prebuild 模型是否提前构建，默认为False 否 bool、Placeholder install_type 模型的安装类型，支持"real_time", "edge", "batch"，该字段不填时默认均支持
[labels] } 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
device)) img_secs.append(img_sec) # Results img_sec_mean = np.mean(img_secs) img_sec_conf = 1.96 * np.std(img_secs) log('Img/sec per %s:
ndSpeed 下执行启动脚本。 示例： # 第一台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx NNODES=4 NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b.sh # 第二台节点 MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx
Standard数据管理 Standard开发环境 Standard模型训练 Standard模型部署 Standard资源管理 Standard支持的AI框架 父主题： 功能介绍
附录 各模型支持的最小卡数和最大序列 Ascend-vLLM推理常见问题 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
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TaskResponse 参数 参数类型 描述 role String 异构训练作业的任务角色。 枚举值： learner（支持GPU\CPU规格） worker（支持CPU规格） algorithm algorithm object 算法配置。 task_resource FlavorResponse
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