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则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
used_quota Integer 已用配额值。当quota为-1（不限制配额）时，used_quota为null。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47/quotas
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
> 0。 使用beam_search场景下，n取值建议为1<n≤10。如果n=1，会导致推理请求失败。 说明： n建议取值不超过10，n值过大会导致性能劣化，显存不足时，推理请求会失败。 use_beam_search 否 False Bool 是否使用beam_search替换采样。
容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}：镜像ID，通过docker images查看刚拉取的镜像ID。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容器时会与基础镜像冲突，导致基础镜像不可用。
是否必选 参数类型 描述 os.modelarts/description 否 String 资源池描述信息，用于说明资源池用于某种指定场景。不能包含特殊字符!<>=&"'。 os.modelarts/order.id 否 String 订单id，包周期创建和变更的时候需要传递该参数。
根据业务需求和数据集类型选择合适的许可证类型。 单击许可证类型后面的感叹号可以查看许可证详情。 说明： 部分许可证网站说明地址是海外网站，用户可能会因网络限制无法访问。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户
Gallery工具链服务部署完成后将一直处于“运行中”。 指定时长：设置作业运行几小时后停止，当AI Gallery工具链服务运行时长达到指定时长时，系统将会暂停作业。时长设置不能超过计算资源的剩余额度。 说明： 如果选择付费资源，则请确认账号未欠费，且余额高于所选计算规格的收费标准，否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI
Notebook”页面填写参数，单击“创建”将Notebook代码样例分享至AI Gallery。 填写“发布标题”，标题长度为3~64个字符，不能包含以下字符“\ / : * ? " < > | ' &”。 勾选“我已阅读并同意《华为云AI Gallery数字内容发布协议》和《华为云AI
bleach==1.4.3 click==6.6 依赖包为whl包时 如果训练后台不支持下载开源安装包或者使用用户编译的whl包时，由于系统无法自动下载并安装，因此需要在“代码目录”放置此whl包，同时创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中指定此whl包的包名。依赖包必须为“
执行以下命令制作训练镜像。安装过程需要连接互联网git clone，请确保ECS可以访问公网 docker build -t <镜像名称>:<版本名称> . 如果无法访问公网，则可以配置代理，增加`--build-arg`参数指定代理地址，可访问公网。 docker build --build-arg
搜索ModelArts。ModelArts FullAccess权限和ModelArts CommonOperations权限只能二选一，不能同时选。 选择说明如下： ModelArts CommonOperations没有任何专属资源池的创建、更新、删除权限，只有使用权限。推荐给子账号配置此权限。
Integer GPU卡数。 gpu_memory String GPU内存。 type String GPU类型。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/flavors 响应示例 状态码：200 OK { "current"
则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。 --dataset-path：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-han-lab/pile-val-backup/resolve/main/val
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
精度评测可以在原先conda环境，进入到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT_Vicuna_unfiltered
PyTorch 2.1以下版本时，PyTorch官方并不直接支持昇腾的后端，仅直接支持CUDA和AMD ROCm，因此PyTorch在GPU上的训练代码无法直接在昇腾设备运行。PyTorch 2.1版本提供了新硬件适配的插件机制，通过昇腾提供的Ascend Extension for PyTo
权限加入到“策略”当中，再把策略赋给用户组。为了方便用户的权限管理，各个云服务都提供了一些预置的“系统策略”供用户直接使用。如果预置的策略不能满足您的细粒度权限控制要求，则可以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略
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