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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（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日志（OBS链接），可全量查看或直接下载。 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业指定任务的运行指标。 查询训练作业列表 根据指定查询条件查询用户创建的训练作业列表。
因此示例代码中提供了三种训练数据加载方式。 cifar-10数据集下载链接，单击“CIFAR-10 python version”。 尝试基于torchvision获取cifar10数据集。 基于数据链接下载数据并解压，放置在指定目录下，训练集和测试集的大小分别为(50000，
模型适配 MindSpore Lite是华为自研的推理引擎，能够最大化地利用昇腾芯片的性能。在使用MindSpore Lite进行离线推理时，需要先将模型转换为mindir模型，再利用MindSpore Lite作为推理引擎，将转换后的模型直接运行在昇腾设备上。模型转换需要使用converter_lite工具。
SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。
本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来
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准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配PyTorch
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如何将开发环境Notebook A的数据复制到Notebook B中？ 目前不支持直接将Notebook A的数据复制到Notebook B，如果需要复制数据，可参考如下步骤操作： 将Notebook A的数据上传至OBS； 下载OBS中的数据至Notebook B。 文件的上传
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Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 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。
连接远端开发环境时，一直处于"Setting up SSH Host xxx: Downloading VS Code Server locally"超过10分钟以上，如何解决？ 问题现象 原因分析 当前本地网络原因，导致远程自动安装VS Code Server时间过长。 解决方法 打开VS Code，选择“
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