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co)），并在llava-v1.5-13b模型下的config.json文件中修改mm_vision_tower参数中的模型路径。 图3 提示clip-vit-large-patch14-336模型不能自动下载 父主题： MLLM多模态模型训练推理
m_api.py 中，可以适当调整 gpu_memory_utilization。如果还是 oom，建议适当往下调整。 最后，如果执行报错提示oom，建议修改数据集的shot配置。例如mmlu，可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d
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m_api.py 中，可以适当调整 gpu_memory_utilization。如果还是 oom，建议适当往下调整。 最后，如果执行报错提示oom，建议修改数据集的shot配置。例如mmlu，可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d
Running：运行中 Abnormal：资源池不正常 Deleting：删除中 Error：资源池错误 message String 资源池处于当前状态的提示信息。 resources resources object 资源池中不同状态的资源量。 scope Array of scope objects
rank_table_file.json 步骤四：启动容器 启动容器镜像前请先按照参数说明修改${}中的参数。docker启动失败会有对应的error提示，启动成功会有对应的docker id生成，并且不会报错。 docker run -itd --privileged \ --device=/dev/davinci0
"input": "人类输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", "system": "系统提示词（选填）", "history": [ ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
"input": "人类输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", "system": "系统提示词（选填）", "history": [ ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
m_api.py 中，可以适当调整 gpu_memory_utilization。如果还是 oom，建议适当往下调整。 最后，如果执行报错提示oom，建议修改数据集的shot配置。例如mmlu，可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d
m_api.py 中，可以适当调整 gpu_memory_utilization。如果还是 oom，建议适当往下调整。 最后，如果执行报错提示oom，建议修改数据集的shot配置。例如mmlu，可以修改文件 opencompass/configs/datasets/mmlu/mmlu_ppl_ac766d
"input": "人类输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", "system": "系统提示词（选填）", "history": [ ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"],
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删除指定Notebook资源的标签，支持批量删除。 镜像管理 查询支持的镜像列表 根据指定条件分页查询满足条件的所有镜像。 注册自定义镜像 将用户自定义的镜像注册到ModelArts镜像管理。 查询用户镜像组列表 查询用户镜像信息概览，以镜像名称作为聚合的信息。 查询镜像详情 查询镜像详情。
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注册的自定义镜像，资源类型选择创建好的专属资源池，规格推荐选择“Ascend: 8*ascend-snt9b”。 图1 Notebook中选择自定义镜像与规格
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ma_node_gpu_mem_util 该指标用于统计测量对象已使用的显存占显存容量的百分比。 百分比（Percent） 0～100% 连续2个周期原始值 > 97% 提示 排查是否符合业务资源使用预期，如果业务无问题，无需处理。 GPU显存使用量 ma_node_gpu_mem_used_megabytes
在ModelArts上运行训练作业、将模型部署为在线服务会收取计算资源费用。案例使用完成后请参考后续操作：清除相应资源及时清除资源和数据。 步骤一：准备工作 注册华为账号并开通华为云、实名认证 注册华为账号并开通华为云 进行实名认证 配置委托访问授权 ModelArts使用过程中涉及到OBS等服务交互，首次使用Mod
f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
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