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件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下文代码信息进行查找，修改后如图所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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用户。 响应参数 无 请求示例 上传授权。设置授权类型为“agency”，授权内容为“modelarts_agency”。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/authorizations { "user_id" : "****d
文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 文件最后几处代码中需要修改，具体位置可根据上下代码信息进行查找，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件 图3 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件
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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}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
tistic 参数 参数类型 描述 job_count Integer 当前实验下的训练作业总个数。 请求示例 创建实验。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/training-experiments { "metadata" :
ata.json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
节点池管理 查询OS的配额
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
会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 job_id 是 String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 无成功响应参数。 表2 调用训练接口失败响应参数 参数 类型 描述 error_msg
操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/data-anno
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
适用于已经自建AI开发平台，仅有算力需求的用户。要求用户具备k8s基础知识和技能。 ModelArts Edge 为客户提供了统一边缘部署和管理能力，支持统一纳管异构边缘设备，提供模型部署、Al应用和节点管理、资源池与负载均衡、应用商用保障等能力，帮助客户快速构建高性价比的边云协同AI解决方案。 适用于边缘部署场景。
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modelarts:network:get modelarts:workspace:get 创建训练作业和查看训练日志。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 modelarts:workspace:getQuotas 查询工作空间配额。如果开通了工作空间功能，则需要配置此权限。 按需配置。 modelarts:tag:list
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