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如何将两个数据集合并？ 智能标注是否支持多边形标注？ 团队标注的完成验收的各选项表示什么意思？ 同一个账户，图片展示角度不同是为什么？ 智能标注完成后新加入数据是否需要重新训练？ 为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败？ 标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 使用
错，报错如图所示。 解决：在训练开始前，针对llama2模型中的tokenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的b
数据集标注相关的配置信息 是 LabelTaskProperties title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str description 数据集标注节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy 否 StepPolicy depend_steps 依赖的节点列表
GalleryModel 属性 描述 是否必填 数据类型 subscription_id 订阅模型的订阅ID 是 str version_num 订阅模型的版本号 是 str 示例： example = GalleryModel(subscription_id="**", version_num="**")
vscode-server-linux-x64.tar.gz -C /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId --strip=1 chmod 750 -R /home/ma-user/.vscode-server/bin/$commitId 关闭VS Code，
方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 1、运行“examples/quantize.py”文件进行模型量化，量化时间和模型大小有关，预计30分钟~3小时。 pip install transformers==4.41.0 # AutoAWQ未适配transformers 4.42以上 python examples/quantize
错，报错如图所示。 解决：在训练开始前，针对llama2模型中的tokenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的b
错，报错如图所示。 解决：在训练开始前，针对llama2模型中的tokenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的b
错，报错如图所示。 解决：在训练开始前，针对llama2模型中的tokenizer，需要修在generation_config.json中加入"do_sample": true，具体如图所示。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38版本的b
如果是基于其他开源，需要附带开源代码仓地址。 - 具体使用库 例如： 使用了哪个pipeline （例如lpw_stable_diffusion.py）。 使用了哪个huggingface的模型 （例如digiplay/majicMIX_realistic_v6）。 如果有预处理，后处理
launch.py --skip-torch-cuda-test --port 8183 --enable-insecure-extension-access --listen --log-startup --disable-safe-unpickle --skip-prepare-environment
annotations object 资源池的注释信息。 表5 annotations 参数 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
does not support dependencies. 自定义镜像导入不支持配置运行时依赖，在构建镜像的dockerfile文件中安装pip依赖包。FAQ 异常 非自定义镜像不支持指定swr_location字段。 Non-custom type models should not
type 否 String 参数的类型，枚举值如下: str：字符串 int：整型 bool：布尔类型 float：浮点型 description 否 String Workflow工作流配置参数的描述。 example 否 Object Workflow工作流配置参数的样例。
${model_path}：Step1 上传权重文件中上传的模型权重路径。 --tensor-parallel-size：并行卡数。 --host：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config
1-7ae870dae93a， 训练作业为：9f322d5a-b1d2-4370-94df-5a87de27d36e node_ip 容器所属的节点IP值。 container_id 容器ID。 cid 集群ID。 container_name 容器名称。 project_id 用户所属的账号的project
lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
本章节介绍如何使用SmoothQuant量化工具实现推理量化。 SmoothQuant量化工具使用到的脚本存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools目录下。 代码目录如下: AutoSmoothQuant #量化工具 ├── ascend_aut
2、为什么DDP可以不输入主节点ip？ “parser.add_argument('--init_method', default=None, help='tcp_port')”中的init method参数值会包含主节点的ip和端口，由平台自动入参，不需要用户输入主节点的ip和端口。 父主题：
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