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you can also easily set the TorchScript flag model = BertModel.from_pretrained("bert-base-uncased", torchscript=True) # Creating the trace traced_model
3 输入摘要信息。 4 编辑技术文章的内容。右侧可以选择使用“富文本编辑器”或“markdown”方式编辑内容，也可上传附件，支持rar，zip，doc，docx，xls，xlsx，ppt，pptx，pdf，txt格式的附件，单个附件大小不超过20M，最多可传5个附件。 编辑AI说
–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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NPU的LoRA训练指导（6.3.905） SD1.5基于DevServer适配PyTorch NPU Finetune训练指导（6.3.904） Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 AIGC工具tailor使用指导
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可选项。用于指定DeepSpeed的配置文件相对或绝对路径。DeepSpeed是一个开源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示训练类型。可选择值：[pt、sf、rm、ppo]，p
中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
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
数据处理的创建时间。 data_source ProcessorDataSource object 数据处理任务的输入，与inputs二选一。 description String 数据处理任务描述。 duration_seconds Integer 数据处理的运行时间，单位秒。 error_msg
<>=&"'，长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String 标注成员邮箱。
vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，
任务执行记录：记录每次执行任务的状态和输出，方便后续查看和调试。 操作步骤 打开ModelArts Notebook。 选中Notebook文件（ipynb文件），创建定时任务。 图1 打开Notebook Jobs 在Create Job界面，填写参数后单击“create”。 图2 创建定时任务参数填写
推理方式，取值包含： real-time：在线服务 batch：批量服务 edge：边缘服务 service_name String 服务名称。 description String 服务描述。 project String 服务归属项目。 invocation_times Long 服务的总调用次数。
"instance_list": [{ "devices": [{ "device_id": "4", "device_ip": "192.1.10.254" }], "pod_name": "jobxxxxxxxx-job-trainjob-0",
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220 221 222 223 224 225 from __future__ import print_function import gzip import os import urllib import numpy import tensorflow as tf from six
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