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a、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT
--host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不同实例部署在一台机器上，不同实例需要使用不同端口号 --model：HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs：同时处理的最大句子数量 --max-model-len：模型能处理的请求输入+输出的token长度
ription_id+item_version_id创建作业时，无需填写。 local_code_dir 否 String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则： 必须为/home下的目录。 v1兼容模式下，当前字段不生效。 当code_dir以file://为前缀时，当前字段不生效。
scription_id+item_version_id创建作业时，无需填写。 local_code_dir String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下： 必须为/home下的目录； v1兼容模式下，当前字段不生效； 当code_dir以file://为前缀时，当前字段不生效。
训练作业日志的保存位置，是一个OBS路径，如"obs://xx/yy/zz/"。 local_code_dir 否 String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则： 必须为/home下的目录。 v1兼容模式下，当前字段不生效。 当code_dir以file://为前缀时，当前字段不生效。
--host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不同实例部署在一台机器上，不同实例需要使用不同端口号 --model：HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs：同时处理的最大句子数量 --max-model-len：模型能处理的请求输入+输出的token长度
--host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不同实例部署在一台机器上，不同实例需要使用不同端口号 --model：HuggingFace下载的官方权重 --max-num-seqs：同时处理的最大句子数量 --max-model-len：模型能处理的请求输入+输出的token长度
scription_id+item_version_id创建作业时，无需填写。 local_code_dir String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下： 必须为/home下的目录； v1兼容模式下，当前字段不生效； 当code_dir以file://为前缀时，当前字段不生效。
Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。 准备一个图片类型的数据集，请参考准备数据集。可从AI Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。 from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录
多模态推理服务启动模板参数说明如下（其余参数设置参考4.2启动推理服务基础参数说明）： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT：图片下载时间环境变量。 VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S：服务间隔最大时长，超过会报timeout错误。 PYTOR
a、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT
查询训练作业指定任务的日志（预览）。 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接），可全量查看或直接下载。 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业指定任务的运行指标。 查询训练作业列表 根据指定查询条件查询用户创建的训练作业列表。 查询超参搜索所有trial的结果
a、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址： ShareGPT: https://huggingface.co/datasets/anon8231489123/ShareGPT
规格：选择单GPU规格。 单击“提交”，在“信息确认”页面，确认训练作业的参数信息，确认无误后单击“确定”。 训练作业创建完成后，后台将自动完成容器镜像下载、代码目录下载、执行启动命令等动作。 训练作业一般需要运行一段时间，根据您的训练业务逻辑和选择的资源不同，训练时长将持续几十分钟到几小时不等。 监控资源
MRS集群ID。可登录MRS控制台查看。 cluster_mode 否 String MRS集群运行模式。可选值如下： 0：普通集群 1：安全集群 cluster_name 否 String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name 否 String 导入表格数据集，数据库名字。
大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。 “环境变量” 设置环境变量，注入环境变量到容器实例。为确保您的数据安全，在环境变量中，请勿输入敏感信息，如明文密码。 “部署超时时间” 用于设置单个模型实例的超时时间，包括部署和启动时间。默认值为20分钟，输入值必须在3到120之间。
scription_id+item_version_id创建作业时，无需填写。 local_code_dir String 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。规则如下： 必须为/home下的目录； v1兼容模式下，当前字段不生效； 当code_dir以file://为前缀时，当前字段不生效。
练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型到在线模型资产仓库中，并发布上架给其他用户使用。AI Gallery在原有Transformers库
rk_eval目录下安装依赖。 cd opencompass #在benchmark_eval目录下 pip install -e . #下载对应依赖 cd ../human-eval #在benchmark_eval目录下 （可选，如果选择使用humaneval数据集） pip
板参数 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值“auto”，用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能)；用户通过训练作业和其他方式部署的模型不设置此值。默认值为空。非模板参数 dependencies 否 Array of ModelDependencies
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