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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-
如果是触发了欧拉操作系统的限制，有如下建议措施。 分目录处理，减少单个目录文件量。 减慢创建文件的速度。 关闭ext4文件系统的dir_index属性，具体可参考：https://access.redhat.com/solutions/29894，（可能会影响文件检索性能）。 建议与总结 在创建训练作业前，推
克隆ModelArts Ascend代码库。 新建Terminal，执行下述命令将对应的repo克隆到Notebook实例。 git clone https://gitee.com/ModelArts/modelarts-ascend.git 图1 下载示例代码 昇腾迁移案例在“~/work
&& \ pip install ipykernel==6.7.0 --trusted-host https://repo.huaweicloud.com -i https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple && \
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-
python -c "import torch;print(torch.__version__)" 通过pytorch官网可查兼容版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD
UNMOUNTING：卸载中 UNMOUNT_FAILED：卸载失败 UNMOUNTED：卸载完成 uri String OBS对象路径。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/{instance_id}/storage 响应示例 状态码：200
algorithm_names Array of strings 该算法类型下所有算法的名称。 请求示例 查询自动化搜索作业支持的yaml配置模板的信息 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/autosearch/yaml-templates 响应示例
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池监控信息。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例 状态码：200 OK。 { "statistics"
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/tms/tags 响应示例 状态码：200 查询项目下se
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 查询调度信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/fa4a
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
模型描述部分是一个可在线编辑、预览的Markdown文件，里面包含该模型的简介、能力描述、训练情况、引用等信息。编辑内容会自动保存在“README.md”文件里。 更新后的“README.md”文件自动存放在数据集详情页的“文件版本”页签或者是模型详情页的“模型文件”页签。 创建数据集资产 登录AI Ga
记录训练过程中时如果出现故障，作业自动重启的次数。仅当创建训练作业时开启“自动重启”功能时可见。 “描述” 训练作业的描述。 您可以单击编辑图标，更新训练作业的描述。 “作业优先级” 显示训练作业的优先级。 训练作业参数 表2 训练作业参数 参数 说明 “算法名称” 本次训练作业使用的算
模型描述部分是一个可在线编辑、预览的Markdown文件，里面包含该模型的简介、能力描述、训练情况、引用等信息。编辑内容会自动保存在“README.md”文件里。 更新后的“README.md”文件自动存放在数据集详情页的“文件版本”页签或者是模型详情页的“模型文件”页签。 创建模型资产 登录AI Gal
t字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
t字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
算法版本数量，默认为0。 size Integer 算法大小。 create_time Long 算法创建时间戳。 update_time Long 算法更新时间戳。 表6 job_config 参数 参数类型 描述 code_dir String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。
创建训练作业标签。设置TMS标签的key/value为“111”和“k3”，TMS标签的key/value为"k3"和“v2”。 POST https://endpoint/v2/{project_id }/trainJob/{training_job_id}/tags/create
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