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lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
lm-evaluation-harness git checkout 383bbd54bc621086e05aa1b030d8d4d5635b25e6 pip install -e . 执行如下精度测试命令，可以根据参数说明修改参数。 lm_eval --model vllm --model_args
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.908-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转，沿图片水平轴或竖直轴做翻转，是非常常见的增强方法。 lr_ud：选择翻转的方向，lr为水平翻转，ud为竖直翻转。默认值为lr flip_p：做翻转操作的概率。默认值为1。 do_validation：数
Standard运行，需要购买ModelArts专属资源池。 准备权重 准备对应模型的权重文件。 准备代码 准备AscendCloud-6.3.909-xxx.zip。 准备镜像 准备推理模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例在Notebook上部署推理服务进行调试，因此需要创建Notebook。
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
NPU推理指导（6.3.902） SDXL WebUI基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.902） Open-Clip基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导 moondream2基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导 AIGC工具tailor使用指导
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
下载：表示系统会在启动训练作业时自动将输出数据的存储位置中的所有文件下载到训练容器的本地代码目录中。下载时间会随着文件变大而变长，为了防止训练时间过长，请及时清理训练容器的本地代码目录中的无用文件。如果要使用设置断点续训练，则必须选择“下载”。 超参 - 超参用于训练调优。此
否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type
"ecs:serverKeypairs:list", "ecs:serverKeypairs:get", "ecs:serverKeypairs:delete", "ecs:serverKeypairs:create"
<>=&"'，长度为0-1024位。 表5 Worker 参数 是否必选 参数类型 描述 create_time 否 Long 创建时间。 description 否 String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email 否 String 标注成员邮箱。
8b8d018a", "step_name" : "condition_step", "step_title" : "skip training", "status" : "wait_inputs" }, { "time" : "2022-10-20T15:01:42
数据集创建相关的配置信息。 是 DatasetProperties title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
Standard资源池 ModelArts支持使用ECS创建专属资源池吗？ 1个节点的专属资源池，能否部署多个服务？ 专属资源池购买后，中途扩容了一个节点，如何计费？ 共享池和专属池的区别是什么？ 如何通过ssh登录专属资源池节点？ 训练任务的排队逻辑是什么？ 专属资源池下的在线
团队标注任务当前验收任务详情。 create_time Long 标注任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 description String 标注任务描述信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标注任务标签统计信息。
work_path=work_path) 示例五：根据标注类型创建文本三元组数据集 dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型，102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict()
following packages that were not found in your environment: flash_attn. Run `pip install flash_attn`"请参考附录：训练常见问题问题3小节。 3、大模型参数如（qwen2-72B、llama2-70B
“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签。单击“确定”，完成选中图片的标注操作。例如，您可以选择多张图片，按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标
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