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--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
--benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5
stage的计算量存在差异，advisor会自动对不同stage进行计算维度的分析，因此在Advanced Setting中设置分析进程为2（不建议设置太大，避免占用过多CPU资源导致OOM类问题）使能并行分析，加快分析速度，如下图4所示。 图4 基于performance advisor进行性能劣化分析
选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图2 开通自动续费 在续费管理页面修改自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 选择需要修改自动续费的专属资源池，单击操作列“修改自动续费”。 设置续费方式，选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“确认”。
操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。 父主题： 使用自动学习实现预测分析
在工作流列表上方的搜索框中，根据您需要的属性类型，例如名称、状态、当前节点、启动时间、运行时长或标签等，过滤出相应的工作流。 图1 属性类型 单击搜索框右侧的按钮，可设置Workflow列表页需要展示的内容和展示效果。 表格内容折行：默认为关闭状态。启用此功能可以让Workflow列表页中的内容在显示时自动
操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。 父主题： 使用自动学习实现物体检测
操作列：默认为关闭状态，启用此能力可让操作列固定在最后一列永久可见。 自定义显示列：默认所有显示项全部勾选，您可以根据实际需要定义您的显示列。 图1 表格显示设置 单击“确定”即可按照设置好的显示列进行显示。 同时可支持对自动学习项目显示页进行排序，单击表头中的箭头，就可对该列进行排序。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
其依赖服务的权限，并结合实际需求进行选择，MaaS服务支持的系统权限，请参见表1。 表1 服务授权列表 待授权的服务 授权说明 IAM权限设置 是否必选 ModelArts 授予子用户使用ModelArts服务的权限。 ModelArts CommonOperations没有任何
调用创建ModelArts委托接口完成包含OBS、SWR等依赖服务的ModelArts委托。 调用配置授权接口配置ModelArts授权。该接口支持管理员给IAM子用户设置委托，支持设置当前用户的访问密钥。 若没有授权，ModelArts服务的数据管理、训练管理、开发环境、在线服务等功能将不能正常使用。 调用查看授权列表接口查看用户的授权信息。
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。
#安装指定版本的numpy #install，update及remove命令使用-n指定环境，install及update命令使用-c指定源地址 conda install -n myenv numpy #在myenv的环境中安装名字为numpy的package conda install
CPU架构的自定义镜像分别只能运行于对应CPU架构的规格中。 执行如下命令，查看自定义镜像的CPU架构。 docker inspect {自定义镜像地址} | grep Architecture ARM CPU架构的自定义镜像，上述命令回显如下。 "Architecture": "arm64"
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 对于ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改tokenizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
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