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下架算法 当您需要在AI Gallery下架共享的资产时，可以执行如下操作： 在“AI Gallery”页面，选择“我的Gallery > 我的资产 > 算法”，进入“我的算法”页面。 在“我的算法 > 我的发布”页面，单击目标资产右侧的“下架”，在弹框中确认资产信息，单击“确定”完成下架。
“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。 表1 需要填写的环境变量 环境变量 示例值 参数说明
“输入”和“输出”中的获取方式全部选择为：环境变量。 “输出”中的预下载至本地目标选择：下载，此时输出路径中的数据则会下载至OBS中。 Step3 配置环境变量 单击“增加环境变量”，在增加的环境变量填写框中，按照表1表格中的配置进行填写。 表1 需要填写的环境变量 环境变量 示例值 参数说明
表示作业的配置文件路径，如果不指定该参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，里面的参数就是命令的option参数。此外，如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数，命令行中指定的option参数的值将会覆盖配置文件相同的值。 $ma-cli
表示作业的配置文件路径，如果不指定该参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，里面的参数就是命令的option参数。此外，如果用户在命令行中同时指定YAML_FILE配置文件和option参数，命令行中指定的option参数的值将会覆盖配置文件相同的值。 命令参数预览
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
细参数请参见表1。 表1 基本信息的参数描述 参数名称 说明 “名称” Notebook的名称。只能包含数字、大小写字母、下划线和中划线，长度不能大于64位且不能为空。 “描述” 对Notebook的简要描述。 “自动停止” 默认开启，且默认值为“1小时”，表示该Notebook
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
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指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
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配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
从小到大的顺序进行排序，取第99%的值作为TP99的值。 ≥ms ModelArts在线服务 1分钟 tp_999 TP99.9 上1分钟内，统计该请求每次响应所消耗的时间，并将这些时间按从小到大的顺序进行排序，取第99.9%的值作为TP99.9的值。 ≥ms ModelArts在线服务
以设置为1~128的整数。value值表示最大允许重新下发作业的次数。如果不传入则默认为0，表示不做重新下发作业，也不会启用环境检测。 图6 设置API 检测项目与执行条件 检测项目 item（日志关键字） 执行条件 检测成功要求 域名检测 dns 无 volcano容器的域名都
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 [ { "instruction":
动态分档模型转换（可选） 如果迁移的模型有多个shape档位的需求，可以通过如下方式对模型进行分档转换。 动态分档是指将模型输入的某一维或者某几维设置为“动态”可变，但是需要提前设置可变维度的“档位”范围。即转换得到的模型能够在指定的动态轴上使用预设的几种shape（保证模型支持的shape），相
用户可以将自己的数据发布到AI Gallery，将个人的数据分享给他人使用。用户要发布数据集到AI Gallery，数据集需要有状态为“正常”的数据集版本。 选中待发布的数据集，单击“更多”，选择“发布资产”。 在资产发布弹窗中，选择数据集的版本并填写资产发布相关的信息。完成后单击“确定”即可进行发布。 表1
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