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容器引擎选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 如果已完成集群资源购买和开通，则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。
参数类型 描述 code_dir 否 String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file 否 String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command
参数类型 描述 code_dir 否 String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file 否 String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot.py”。应与code_dir一同出现。 command
容器引擎选择Containerd。 图1 购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 若已完成集群资源购买和开通，则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。
ma-user 验证infiniband驱动是否安装成功。 在训练代码中执行以下命令，如果无报错则infiniband驱动安装成功： os.system("ofed_info") 父主题： FAQ
需要将TB或者GB级别的profiling数据下载至本地后才能使用msprof-analyze进行分析，大量数据的下载耗时以及对本地大规格存储盘的要求容易导致分析受阻。为了能自动串联高性能挂载OBS至ModelArts环境和msprof-analyze的分析能力，ModelArts
签或输入新的标签名，然后单击，为选中图片增加标签。 修改标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的编辑图标，然后在文本框中输入正确的标签名，然后单击确定图标完成修改。 图5 编辑标签 删除标签：在“选中文件标签”区域中，单击操作列的删除该标签。 基于标签修改 在数据标注概览页，
每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表3 DataVolumesRes 参数 参数类型 描述 category String 存储类型。可选值为OBS。 id String 动态挂载实例ID。 mount_path String 在Notebook实例中挂载的路径。 status
短镜像拉取时间。本文将介绍如何配置镜像预热功能。 操作步骤 在ModelArts控制台左侧导航栏中找到“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，在“Lite资源池”页签中，单击某个资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“配置管理”，进入资源池配置管理页面。 图1
py”。 推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。 否 str dependencies 推理代码及模型需安装的包，默认为空。从配置文件读取。 否 str model_metrics 模型精度信息，从配置文件读取。 否 str
导出方式选择“OBS”，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。 “保存路径”：即导出数据存储的路径。建议不要将数据存储至当前数据集所在的输入路径或输出路径。 图12 导出至OBS 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。 查看任务历史 当您导出数据后，可以通过任务历史查看导出任务明细。
数据集输入位置，用于将此目录及子目录下的源数据(如图片/文件/音频等)同步到数据集。对于表格数据集，该参数为导入目录。表格数据集的工作目录不支持为KMS加密桶下的OBS路径。 work_path 是 表6 数据集输出位置，用于存放输出的标注信息等文件。 labels 否 List of 表7
OpenBMB/MiniCPM-V (github.com) 制成coco2014_train.json文件和coco2014_val.json放在MiniCPM-V/finetune/目录中。json文件示例如下。 图1 json文件示例 执行微调脚本前需要补充安装依赖包。 pip install accelerate
确保容器可以访问公网。 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 Template 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/met
Calling使用场景说明 使用场景 说明 增强能力 大模型通过Function Calling可以调用外部工具或服务，例如实时数据检索、文件处理、数据库查询等，从而扩展其能力。 实时数据访问 由于大模型通常基于静态数据集训练，不具备实时信息。Function Calling允许
ingFace的目录格式。即上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后在等待池等候处理。
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
tokenized_dataset = self.get_tokenized_data() output_bin_files = {} output_idx_files = {} builders = {} level = "document" if self
max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模
max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。 config.json存在模
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