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required dependencies 使用VSCode-huawei，报错：卸载了‘ms-vscode-remote.remot-sdh’，它被报告存在问题 使用VS Code连接实例时，发现VS Code端的实例目录和云上目录不匹配 VSCode远程连接时卡顿，或Python调试插件无法使用如何处理？
json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 max_samples 50000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量
指令监督微调，复制tune_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 PPO强化训练，先进行RM奖励训练任务后，复制ppo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml内容。 RM奖励训练，复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo
json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 max_samples 50000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量
复制tune_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练，复制dpo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 PPO强化训练，先进行RM奖励训练任务后，复制ppo_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml内容。 RM奖励训练，复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo
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询LLDP信息等。 Atlas 800训练服务器备件查询助手 备件查询助手可以帮助您查询服务器的所有部件、规格描述，数量等详细信息。 打开网站后请输入SN编码“2102313LNR10P5100077”， 若失效可以提工单至华为云ModelArts查询。 Atlas 800训练服务器的网卡配置问题
训练完成后，您可以单击“图像分类”节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图1 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数名称 参数含义 说明 recall 召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。
训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表 查询资源池 删除资源池 更新资源池 资源池监控 资源池统计
查询数据集的团队标注任务列表 创建团队标注任务 查询团队标注任务详情 启动团队标注任务 更新团队标注任务 删除团队标注任务 创建团队标注验收任务 查询团队标注验收任务报告 更新团队标注验收任务状态 查询团队标注任务统计信息 查询团队标注任务成员的进度信息 团队成员查询团队标注任务列表 提交验收任务的样本评审意见
所有监控指标。 方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使用Grafana可视化工具来查看与分析监控指标。Grafana支持灵活而又复杂多样的监控视图和模板，为用户提供基于网页仪表面板的可视化监控效果，使用户更加直观地查看到实时资源使用情况。
├── model.py # 发送请求的模块，在这里修改请求响应。目前支持vllm.openai，atb的tgi模板 ├── ... ├── eval_test.py # 启动脚本，建立线程池发送请求，并汇总结果
“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题： Standard数据准备
自定义数据：地址为代码包AscendFactory/data目录下 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 max_samples 50000 用于指定训练过程中使用的最大样本数量
为了便于用户快速进行迁移调优，降低调优门槛，ModelArts提供了MA-Adivisor性能自动诊断工具。用户采集性能profiling数据后，可通过该工具自动扫描profiling数据，工具分析完数据后会给出可能的性能问题点及调优建议，用户可以根据调优建议做相应的修改适配。目前该工具对CV类模型给出
提前终止自动化搜索作业的某个trial 提前终止自动化搜索作业的某个trial。 获取自动化搜索作业yaml模板的信息 获取自动化搜索作业yaml模板的信息。 获取自动化搜索作业yaml模板的内容 获取自动化搜索作业yaml模板的内容。 表8 训练作业标签管理接口 API 说明 创建训练作业标签 创建训练作
”等。 该示例为二分类的离散型数值，评估效果参数说明请参见表1。 不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 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
conditioning_images.zip unzip images.zip 接着修改fill50k.py文件，如果机器无法访问huggingface网站，则需要将脚本文件中下载地址替换为容器本地目录。 56 def _split_generators(self, dl_manager):
“验证集比例”等于1。 “训练集比例”即用于训练模型的样本数据比例；“验证集比例”即用于验证模型的样本数据比例。“训练验证比例”会影响训练模板的性能。 父主题： Standard数据准备
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