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本。 训练作业在容器中的挂载点说明 使用自定义镜像训练模型时，训练作业在容器中的挂载点参考如表2所示。 表2 训练作业挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /xxx 否 专属池使用SFS盘挂载的目录，路径由客户自己指定。 /home/ma-user/modelarts 否 空文件夹，建议用户主要用这个目录。
件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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人工标注 对于不同类型的数据，用户可以选择不同的标注类型。当前ModelArts支持如下类型的标注作业： 图片 图像分类：识别一张图片中是否包含某种物体。 物体检测：识别出图片中每个物体的位置及类别。 图像分割：根据图片中的物体划分出不同区域。 音频 声音分类：对声音进行分类。
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配额管理 查询OS的配额
图片标注不支持多标签，即一张图片不可以添加多个标签。 标签名是由中文、大小写字母、数字、中划线或下划线组成。 当图片目录中所有图片都完成标注后，您可以在“已标注”页签下查看已完成标注的图片，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”
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gemma-2b gemma-7b mistral-7b mixtral 8*7B ascend-vllm支持如下推理特性： vllm版本升级至0.4.2 llama、qwen系列模型支持w8a8、w4a16量化 支持prefix caching、投机推理特性 LLM开源大模型基于DevServer适配PyTorch
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