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ion上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化
换为.json格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS 数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id
为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS数据集的Excel中需要有三个列名称：conversation_id
的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比
RANK_TABLE_FILE文件提供Ascend分布式训练作业的集群信息，用于Ascend芯片分布式通信，可以被HCCL集合通信库解析。该文件格式有模板一和模板二两个版本。 ModelArts提供的是模板二格式。ModelArts训练环境的Ascend HCCL RANK_TABLE_F
的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比
如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，您可根据业务实际情进行选择。 4 （可选）配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend
为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS 数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id
适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化
格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS 数据集的 Excel 中需要有三个列名称：conversation_id
为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS数据集的Excel中需要有三个列名称：conversation_id
为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS数据集的Excel中需要有三个列名称：conversation_id
为.json 格式。可使用代码中提供的scripts/tools/ExcelToJson.py工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm .xlst MOSS数据集的Excel中需要有三个列名称：conversation_id
作。 节点状态为“可用”的节点才能进行重置。 同一时间单个节点只能处于一个重置任务中，无法对同一个节点同时下发多个重置任务。 当操作记录里有节点处于替换中时，该资源池无法进行重置节点操作。 当资源池处于驱动升级状态时，该资源池无法进行重置节点操作。 GPU和NPU规格，重置节点完
表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 train-iters 10 非必填。表示训练step迭代次数，有默认值 seed 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 save-interval 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值
多个属性值之间的关系。可选值如下： AND：与关系 OR：或关系 props Map<String,Array<String>> 属性的搜索条件，可以有多个属性条件。 请求示例 分页查询导出任务列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/dataset
如果没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.4.2版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化
"NHWC"], description="输入数据类型，NHWC表示channel在最后，NCHW表channel在最前，默认值NCHW（速度有提升）")), wf.AlgorithmParameters(name="best_model", value=wf
表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 train-iters 10 非必填。表示训练step迭代次数，有默认值 seed 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 save-interval 1000 用于模型中间版本地保存。 当参数值
请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化
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