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'original_max_position_embeddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法：升级transformers版本到4.43.1：pip install transformers --upgrade 问题5：使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量
用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 duration 否 Long 续订时长，推荐该参数在leaseReq中配置，若请求参数中包含duration，则忽略leaseReq的值，且实例自动停止类别为定时停止。(单位:毫秒)。 请求参数 表3 请求Body参数
其他函数相关说明 } ] // chat.completions 其他参数 ) 应用示例 示例一：在Dify中配置支持Function Calling的模型使用 示例二：通过Function Calling扩展大语言模型对外部环境的理解 父主题： 通过Function
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
单击“发布”弹出“选择云服务区域”，选择区域后单击“确定”进入发布数据集页面，填写相关信息。 如果选择ModelArts已有的数据集发布，则参见表1配置数据集信息。 图1 发布数据集（ModelArts） 表1 参数说明（ModelArts） 参数 说明 资产标题 在AI Gallery显示的资产名称，建议按照您的目的设置。
Step1 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想
步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
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--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir :
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-l
准备Notebook（可选） 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且No
原因：训练作业使用的镜像CUDA版本只支持sm_37、sm_50、sm_60和sm_70的加速卡，不支持sm_80。 处理建议：使用自定义镜像创建训练作业，并安装高版本的cuda以及对应的PyTorch版本。 查看训练作业的“日志”，出现报错“ERROR:root:label_map.pbtxt cannot
准备Notebook（可选） 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且No
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-l
准备Notebook（可选） 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看Notebook使用场景介绍。 本案例中，若用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等
准备Notebook（可选） 本步骤为可选操作。ModelArts Notebook云上云下，无缝协同，更多关于ModelArts Notebook的详细资料请查看开发环境介绍。 本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且No
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Llama2-70B为例： huggingface-cli download --resume-download meta-l
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