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file.copy_parallel”接口加速数据下载。 需要时可以通过在训练作业的“环境变量”中设置“MOX_C_ACCELERATE=0”，来关闭数据下载加速特性。 父主题： 在Notebook中使用Moxing命令
self.ma_endpoint = "https://modelarts.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name) self.service_endpoint = "https://bms.{}.myhuaweicloud
ma-user:ma-group coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX
没有，请参考配置访问授权（全局配置）。 检查OBS桶是否为非加密桶 进入OBS管理控制台，单击桶名称进入概览页。 确保此OBS桶的加密功能关闭。如果此OBS桶为加密桶，可单击“默认加密”选项进行修改。 创建OBS桶时，桶的存储类别请勿选择“归档存储”和“深度归档存储”，归档存储的OBS桶会导致模型训练失败。
如无法访问公网则需配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址确保访问公网。 docker build --build-arg "https_proxy=http://xxx.xxx.xxx.xxx" --build-arg "http_proxy=http://xxx.xxx
orch/fast_example/log”。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。 请求消息体： URI格式：POST https://{iam_endpoint}/v3/auth/tokens 请求消息头：Content-Type →application/json
--calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup，注意需指定到val.jsonl的上一级目录。 详细说明可以参考vLLM官网：https://docs.vllm.ai/en/
##安装obsutil，完成AKSK配置。建议在基础镜像里做好。 #mkdir -p /opt && cd /opt #wget https://obs-community.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com/obsutil/current/obsutil_linux_amd64
&& cd ${container_work_dir}/data # 下载pretrain_clip场景的数据集 git clone https://huggingface.co/datasets/liuhaotian/LLaVA-Pretrain cd LLaVA-Pretrain
Notebook：Notebook作业 state String 业务状态。可选值如下： Enabling：启动中 Enabled：已启动 Disabling：关闭中 Disabled：已关闭 表19 driver 参数 参数类型 描述 gpu PoolDriverStatus object GPU驱动信息。 npu
s_agency的委托。 响应参数 无 请求示例 创建ModelArts委托。设置委托名称后缀为“iam-user01”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/agency { "agency_name_suffix" : "iam-user01"
Map<String,Map<String,Integer>> 团队标注任务成员标注情况的统计信息。 请求示例 查询团队标注任务成员的进度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/workforce-tasks/
ocker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
2k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-
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export USE_VOCAB_PARALLEL=1 # 是否使用词表并行；默认值为1表示开启并行，取值为0表示关闭并行。对于词表较小的模型（如llama2系模型），关闭并行可以减少推理时延，对于词表较大的模型（如qwen系模型），开启并行可以减少显存占用，以提升推理吞吐量。 export
inedFromHF']，一般为 PretrainedFromHF 。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大seq length。脚本会检测超出SEQ_LEN长度的数据，并打印log。 父主题： 训练脚本说明
inedFromHF']，一般为 PretrainedFromHF 。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大seq length。脚本会检测超出SEQ_LEN长度的数据，并打印log。 父主题： 训练脚本说明参考
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