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size参数，指定-1时为per-channel权重量化，W4A16支持128和-1，W8A16支持-1。 --w-bit：量化比特数，W4A16设置4，W8A16设置8。 --calib-data：数据集路径，推荐使用：https://huggingface.co/datasets/mit-ha
节点池名称。比如：nodePool-1。 taints Array of Taint objects 支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags Array
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
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。 export ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0 #设置使用NPU单卡执行模型量化 python examples/quantize.py --model-path /home/ma-user/llama-2-7b/
径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径，且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。 在“数据集概览页”
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”，value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
在“全部”、“未标注”或“已标注”页签下，您可以在筛选条件区域，添加筛选条件，快速过滤出您想要查看的数据。 支持的筛选条件如下所示，您可以设置一个或多个选项进行筛选。 难例集：难例或非难例。 标签：您可以选择全部标签，或者基于您指定的标签，选中其中一个或多个。 样本创建时间：1个
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。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
"2022-08-25 17:01:53 change status from init to wait_inputs" ], "policy" : { } } ], "duration" : 1, "events" : [ "2022-08-25 17:01:53 step service_step
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id
email_status Integer 团队标注成员任务邮件通知状态。可选值如下： 0：表示未发送过 1：表示邮箱格式错误 2：表示邮箱地址不可达， 3：表示发送成功 last_notify_time Long 团队标注成员任务邮件最近一次通知时间戳。 pass_rate Double
级到最新版本。 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 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
数据集。 将原始.xlsx格式的数据转换为.csv格式的数据的方法如下： 将原始表格数据（.xlsx）另存。单击“文件>另存为”，选择本地地址后，下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)”单击“保存”，在弹窗中，单击“确定”后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。
取值范围大于0并且大于等于(endTimeInMillis - startTimeInMillis) / (60 * 1000) - 1 当开始时间与结束时间都设置为-1时，系统会将结束时间设置为当前时间UTC毫秒值，并按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间。如：-1
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