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可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在
lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json
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容器引擎空间的剩余容量将会影响镜像下载和容器的启动及运行。 容器盘的类型是本地盘时，不支持设置“指定磁盘空间”。 容器盘高级配置-容器引擎空间大小 该参数限制的是POD容器空间分配的大小。仅支持整数， 默认值与最小值为50GiB，不同规格的最大值不同，数值有效范围请参考界面提示。
下载新闻数据集。 本文原始数据集来源：https://github.com/aceimnorstuvwxz/toutiao-text-classfication-dataset 本文实验用数据集基于原始数据集处理而来，进行了简单的采样、清晰和prompt工程。
lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo，identity 【可选】 注册在dataset_info.json
served-model-name llava \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT图片下载时间环境变量
served-model-name llava \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT图片下载时间环境变量
served-model-name llava \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT图片下载时间环境变量
application/octet-stream，返回OBS临时下载链接。
firmware" #查看驱动和固件版本 24.1.0版本驱动文件为Ascend-hdk-910b-npu-driver_24.1.0_linux-aarch64.run，对应固件文件为Ascend-hdk-910b-npu-firmware_7.5.0.3.220.run，请申请下载
served-model-name llava \ --host=${docker_ip} \ --port=8080 \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT图片下载时间环境变量
} \ --host=${docker_ip} \ --port=${port} \ --gpu-memory-utilization=0.9 \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT：图片下载时间环境变量
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