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--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
ocker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
安装VS Code软件 使用VS Code连接开发环境时，首先需要安装VS Code软件。 VS Code下载方式： 下载地址: https://code.visualstudio.com/updates/v1_85 图1 VS Code的下载位置 VS Code版本要求： 建议用户使用VS
调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以停止“job_id”为10，“version_id”为10的作业版本为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10/stop 响应示例 成功响应示例
String 可视化作业的计费资源ID。 请求示例 如下以查询正在部署中的作业，按递增排序，显示第1页前10个可视化作业为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs ?status=7&per_page=10
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以重启作业ID为10的可视化作业为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10/restart 响应示例 成功响应示例
调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 请求示例 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10 响应示例 成功响应示例
error_message String 调用失败时的错误信息。 调用成功时无此字段。 请求示例 如下以删除作业ID为10的可视化作业为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10 响应示例 成功响应示例 { "is_success":
&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
--tokenizer-name-or-path：tokenizer的存放路径，与HF权重存放在一个文件夹下。 --handler-name：生成数据集的用途，这里是生成的指令数据集，用于微调。 GeneralPretrainHandler：默认。用于预训练时的数据预处理过程中，将数据集根据key值进行简单的过滤。
true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache"，则在训练过程中覆盖缓存。这通常在数据集发生变化，或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。
true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache"，则在训练过程中覆盖缓存。这通常在数据集发生变化，或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。
job id is 6ABxxx [2022/08/12 00:03:25 GMT+0800][INFO]Request url is https://modelarts.xxx.xxx.com/v1/88exxxta/models?model_name=query_vec_recall_model
调用成功时无此字段。 请求示例 如下以更新作业ID为10的作业描述为“This is a ModelArts job”为例。 PUT https://endpoint/v1/{project_id}/visualization-jobs/10 { "job_desc": "This
调用失败时的错误码，具体请参见错误码。调用成功时无此字段。 请求示例 如下以修改“job_id”为10的作业描述为例。 PUT https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10 { "job_desc": "This
议先停止当前Notebook实例，然后重新启动。 报错504 如果报此错误时，请提工单或拨打热线电话协助解决。提工单和热线电话请参见：https://www.huaweicloud.com/service/contact.html。 报错500 Notebook JupyterL
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