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2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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py编写指导请见模型推理代码编写说明）。 确认该cuda版本与您安装的mmcv版本是否匹配。 部署时是否需要使用GPU，取决于的模型需要用到CPU还是GPU，以及推理脚本如何编写。 父主题： 服务部署
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Shell界面时，可能会出现路径显示异常情况，此时在Cloud Shell中单击回车键即可恢复正常。 图3 路径异常 如何使训练作业保持运行中状态 由于需要训练作业处于“运行中”状态才能登录Cloud Shell，因此本文介绍如何使训练作业保持运行中状态，方便您快速通过Cloud Shell登录运行中的训练容器。
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显的改善。 同样功能的PyTorch Pipeline，因为指导要求适配onnx pipeline，两个pipeline本身功能就有差别，如何适配？ 由于Diffusers社区的“single model file policy”设计原则，不同的pipeline是不同路径在独立演
查看您的预测结果。 图6 查看预测结果（1）--没戴口罩 图7 查看预测结果（2）--戴口罩 后续操作：清除相应资源 在完成预测之后，建议关闭服务，以免产生不必要的计费。 停止运行服务 预测完成后，单击页面右上角的“停止”，即可停止该服务。 单击左上角返回在线服务，在对应的服务名
Code在Python项目开发中提供了优秀的代码编辑、调试、远程连接和同步能力，在开发者中广受欢迎。本文以Ascend Model Zoo为例，介绍如何通过VS Code插件及ModelArts Notebook进行云端数据调试及模型开发。 方案优势 云端开发调试优势： 环境保持一致 配置一键完成
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路进行举一反三。Stable Diffusion WebUI的迁移不包含在本文中，具体原因详见Stable Diffusion WebUI如何适配。 AI推理应用运行在昇腾设备上一般有两种方式： 方式1：通过Ascend PyTorch，后端执行推理，又称在线推理。 方式2：通过
"instance_count" : 1, "src_path" : "https://infers-data.obs.xxxxx.com/xgboosterdata/", "dest_path" : "https://infers-data.obs.xxxxx.com/output/"
建议您前往OBS服务，了解OBS计费详情，创建相应的OBS桶用于存储ModelArts使用的数据。 ModelArts标注完样本集后，如何保证退出后不再产生计费？ 标注样本集本身不计费，数据集存储在OBS中，收取OBS的费用。建议您前往OBS控制台，删除存储的数据和OBS桶，即可停止收费。
多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。如果日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。 父主题： 常见问题
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├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在Step3 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
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