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pytorch_model.bin.index.json ├── README.md ├── special_tokens_map.json ├── tokenizer_config.json ├── tokenizer.json ├── tokenizer.model └── USE_POLICY
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n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
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具体的config.json的配置要求请参见介绍。 创建比对compare.json文件。 单卡场景 { "npu_path": "./npu_dump/dump.json", "bench_path": "./bench_dump/dump.json", "stack_path":
--quantization-param-path kv_cache_scales.json #输入2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件路径; 如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景
├── variables.data-00000-of-00001 必选 | │ ├──config.json 必选：模型配置文件，文件名称固定为config.json, 只允许放置一个 | │ ├──customize_service.py 必选：模型推理代码，文件
json文件，在等待status字段的值等于completed之后，将模板二格式jobstart_hccl.json文件转换为模板一格式的jobstart_hccl.json文件。 转换后的jobstart_hccl.json文件格式（模板一）示例： { "server_count": "1", "server_list":
n/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface
{文件目录} --include=*.json or --exclude=*.json gallery-cli upload {repo_id} {文件目录} --exclude=*.json 如下所示，表示将服务器上文件目录下所有的json文件上传到AI Gallery仓库“t
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