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容器内执行参考步骤三：启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通常基于静态数据集训练，不具备实时信息。Function Calling允许模型访问最新的数据，提供更准确、更及时的回答。 提高准确性 在需要精确计算
timestamp: 1-01-02 13:20:00 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 时间值越界，请参考官方文档。 处理方法 校验时间数据，pandas以纳秒表示时间戳。 最小时间：1677-09-22 00:12:43.145225 最大时间：2262-04-11 23:47:16
代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。 特征挖掘十分重要，尤其是具有强表达能力的特征，可以抵过大量的弱表达能力的特征。 特征的数量并非重点，质量才是，总之强表达能力的特征最重要。 能否挖掘出强表达能力的特征，还在于对数据本身以及具体应用场景的深刻理解，这依赖于经验。
训练的输入信息，指定后，训练作业将会把对应OBS上的数据下载到训练容器，并将数据存储路径通过指定的参数传递给训练脚本。如果需要指定多个参数，可以使用--input data_path1=obs://bucket/data1 --input data_path2=obs://bucket/data2
LLamaFactory PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 LLM开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch
String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes Array of Map<String,String> objects 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值： data_format数据格式。 data_segmentation数据切分方式。 dataset_type标注类型。
ModelArts平台是否支持多模型导入？ ModelArts平台从对象存储服务（OBS）中导入模型包适用于单模型场景。 如果有多模型复合场景，推荐使用自定义镜像方式，通过从容器镜像（SWR）中选择元模型的方式创建模型部署服务。 制作自定义镜像请参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用。
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容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
容器内执行参考Step3 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
容器内执行参考步骤三 启动容器镜像 |──data # 原始数据目录，如使用自定义数据，参考准备数据（可选） |── tokenizers #原始权重/tokenizer目录
ck映射、依赖分析和数据搬移等。 后端优化： 后端优化模块的优化主要包括TensorCore使能、双缓冲区、内存展开和同步指令插入等。 性能分析工具 msprof命令行工具提供了采集通用命令以及AI任务运行性能数据、昇腾AI处理器系统数据、Host侧系统数据和采集和解析能力。面向
务器的缓存目录下。 gallery-cli download {repo_id} {文件名} {文件名} 其中，“repo_id”如何获取，文件名如何获取。 如下所示，表示下载文件“config.json”和“merges.txt”到服务器的缓存目录“/test”下，当回显“100%”时表示下载完成。
|── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights #
一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化，具有PB级别的单日推理数据处理能力，支持发布云上推理的API百万个以上，推理网络时延毫秒。 父主题： Standard功能介绍
|── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights #
|── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights #
存储路径设为本地路径，如cache/tensorboard，不要使用OBS路径。 问题现象4 使用pytorch中的dataloader读数据时，作业卡在读数据过程中，日志停在训练的过程中并不再更新日志。 解决方案4 用dataloader读数据时，适当减小num_worker。 常见案例：训练最后一个epoch卡死
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