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在企业中，项目级复杂任务通常需要理解任务并拆解成多个问题再进行决策，然后调用多个子系统去执行。MaaS基于多个优质昇腾云开源大模型，提供优质Prompt模板，让大模型准确理解业务意图，分解复杂任务，沉淀出丰富的多个智能Agent，帮助企业快速智能构建和部署大模型应用。 使用流程 表1 MaaS使用流程
中的OBS路径。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 是 TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object
MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 问题现象 使用kv_store = mxnet.kv.create('dist_async')方式创建“kvstore”时程序被阻塞。如，执行如下代码，如果无法输出“end”，表明程序阻塞。 print('start') kv_store
容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 多机执行命令为：sh
容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 # 多机执行命令为：sh
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容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 多机执行命令为：sh
确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容： 文档中新增在数据预处理时，支持LLama-Factory格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sh
确保集群可以访问公网。 文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容： 文档中新增在数据预处理时，支持LLama-Factory格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sh
文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容： 文档中新增在数据预处理时，支持LLama-Factory格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sh
文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容： 文档中新增在数据预处理时，支持LLama-Factory格式的模板： 支持Alpaca格式的数据，DATA_TYPE 环境变量需设置为 AlpacaStyleInstructionHandler 支持Sh
SmoothQuant-W8A8量化模型只能由非量化模型压缩生成。 ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时，则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。
容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 # 多机执行命令为：sh
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容器中执行训练的命令。Llama2-70B建议为4机32卡训练。 多机启动 以 Llama2-70B 为例，修改多机config.yaml模板中的${command}命令如下。多机启动需要在每个节点上执行。MASTER_ADDR为当前ssh远程主机的IP地址（私网IP）。 # 多机执行命令为：sh
在企业中，项目级复杂任务通常需要理解任务并拆解成多个问题再进行决策，然后调用多个子系统去执行。MaaS基于多个优质昇腾云开源大模型，提供优质Prompt模板，让大模型准确理解业务意图，分解复杂任务，沉淀出丰富的多个智能Agent，帮助企业快速智能构建和部署大模型应用。 父主题： 功能介绍
├── model.py # 发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果
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