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estimator.update_job_configs(description="update job description") 方式二：根据创建训练作业生成的训练作业对象更新。 job_instance.update_job_configs(description="update job
批量添加样本 功能介绍 批量添加样本。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_i
在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据部署在线服务生成的服务对象进行服务详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts.session import Session
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
job_id="your job id") info = estimator.get_job_log() print(info) 方式二：根据创建训练作业生成的训练作业对象查询。 log = job_instance.get_job_log(task_id="worker-0") print(log)
查询超参搜索某个trial的结果 功能介绍 根据传入的trial_id，查询指定trial的搜索结果。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2
推理服务，可供用户直接调用API完成推理业务。 约束限制 如果模型的“任务类型”是“文本问答”或“文本生成”，则支持在线推理。如果模型的“任务类型”是除“文本问答”和“文本生成”之外的类型（即自定义模型），则模型文件必须满足自定义模型规范（推理）才支持模型自定义推理。 当使用自定
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
damp_percent=0.01, desc_act=False, sym=True, use_exllama=False) 您也可以将自己的数据集作为字符串列表传递，但强烈建议使用GPTQ论文中的相同数据集。 dataset = ["auto-gptq is an easy-to-use model
modelarts.session import Session session = Session() 准备训练数据，这里支持三种形式，用户可根据自己的情况选择一种。 import os from modelarts.train_params import InputData base_bucket_path
法中数据来源和数据输出所需的路径。 在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后，训练模型以及相关
sample_dir String 根据样本所在目录搜索（目录需要以/结尾），只搜索指定目录下的样本，不支持目录递归搜索。 sample_name String 根据样本名称搜索（含后缀名）。 sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值 |──
注信息。文本类数据集不支持此操作。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/sync-data
#原始权重/tokenizer目录，用户手动创建，用户根据实际规划目录修改，后续操作步骤中会提示 |── Qwen2-72B # 输出权重及日志路径，用户可根据实际自行规划，无需手动创建，此路径对应表1表格中output_dir参数值 |──
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