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TEXT_TRIPLE （文本三元组） AUDIO_CLASSIFICATION （声音分类） SPEECH_CONTENT （语音内容）SPEECH_SEGMENTATION （语音分割） TABLE （表格数据） VIDEO_ANNOTATION （视频标注） description
将在1~10分钟内完成；成功的任务可单击Report列的View链接查看详细的诊断报告，如下图所示，失败的任务可将鼠标放到Failed字段上，将弹出具体的失败原因。诊断报告详细介绍请查看查看诊断报告。 图9 查看性能诊断报告 Report页面将每隔5s自动刷新一次。 父主题： 基
数据管理（旧版） 查询数据集列表 创建数据集 查询数据集详情 更新数据集 删除数据集 查询数据集的统计信息 查询数据集监控数据 查询数据集的版本列表 创建数据集标注版本 查询数据集版本详情 删除数据集标注版本 查询样本列表 批量添加样本 批量删除样本 查询单个样本信息 获取样本搜索条件
Pytorch2.0。 GPU A系列裸金属服务器，单台服务器GPU间是走NVLINK，可以通过相关命令查询GPU拓扑模式： nvidia-smi topo -m 图1 查询GPU拓扑模式 操作步骤 使用以下脚本测得GPU服务器内NVLINK带宽性能。 import torch import
bash conda create --name awq --clone PyTorch-2.1.0 conda activate awq pip uninstall ascend-vllm vllm transformers cd /home/ma-user/AscendCloud
json-key 标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
在Windows上安装配置Grafana 适用场景 本章节适用于在Windows操作系统的PC中安装配置Grafana。 操作步骤 下载Grafana安装包。 进入下载链接，单击Download the installer，等待下载成功即可。 安装Grafana。 双击安装包，按照指示流程安装完成即可。
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
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opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e . # 可选，如果选择使用humaneval数据集
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3指使用0-3卡执行训练任务。 训练成功标志 “***** train metrics *****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：训练常见问题解决。
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计
创建Notebook实例 查询Notebook实例列表 查询所有Notebook实例列表 查询Notebook实例详情 更新Notebook实例 删除Notebook实例 通过运行的实例保存成容器镜像 查询Notebook支持的有效规格列表 查询Notebook支持的可切换规格列表 查询运行中的Notebook可用时长
api_server \ --model=${base_model} \ # 大模型权重地址 --speculative-model=${spec_model} \ # 投机小模型权重地址 --num-speculative-tokens=${spec_step} \ #投机步数
训练管理 创建算法 查询算法列表 查询算法详情 更新算法 删除算法 获取支持的超参搜索算法 创建训练实验 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标
–json-key标志来选择用于训练的列。 { 'id': '1', 'url': 'https://simple.wikipedia.org/wiki/April', 'title': 'April', 'text': 'April is the
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