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如高性能计算、媒体处理、文件共享和内容管理和Web服务等。 说明： 高性能计算：主要是高带宽的需求，用于共享文件存储，比如基因测序、图片渲染这些。 如大数据分析、静态网站托管、在线视频点播、基因测序和智能视频监控等。 如高性能计算、企业核心集群应用、企业应用系统和开发测试等。 说明： 高性能计算：主要是高速
AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所
“obs://test-modelarts/tensorflow/log/” 用于存储训练日志文件。 Step2 创建数据集并上传至OBS 使用网站https://storage.googleapis.com/tensorflow/tf-keras-datasets/mnist.npz，下载“mnist
"output": "模型回答（必填）", } ] 训练数据构造：在 _filter 函数中会使用 Alpaca 微调指令的模板 self.prompter 将数据集中 instruction、input、output 关键字的内容进行拼接，并用于训练。拼接方式如下，其中
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--num-scheduler-steps=8 \ --quantization=${quantization} \ --trust-remote-code 多模态推理服务启动模板参数说明如下（其余参数设置参考4.2启动推理服务基础参数说明）： VLLM_IMAGE_FETCH_TIMEOUT：图片下载时间环境变量。
AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集 SharegptStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Sharegpt数据集 micro-batch-size 4 表示流水线并行中一个micro
status 否 String 工作流状态。 labels 否 String 工作流标签。 template_id 否 String 工作流模板ID。 limit 否 String 分页参数limit，表示单次查询的条目数上限。假如要查询20~29条记录，offset为20，limit为10。
声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata:
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根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚，通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表7 SearchLabels 参数 参数类型 描述 labels Array
ascendcloud-aigc-6.3.904-xxx.tar.gz 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包的实际时间为准。 获取路径：Support-E网站。 说明： 如果没有软件下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。 基础镜像 西南-贵阳一：swr.cn-southwest-2
置为0.8或者0.9。 “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。 “描述” 针对当前发布的数据集版本的描述信息。 “开启难例属性” 仅“图像分类”和“物体检测”类型数据集支持难例属性。 默认不开
tebook中，默认工作目录/home/ma-user/work/。 Dockerfile文件的具体内容请参见附录1：Dockerfile模板。模型包文件需要用户自己准备，样例内容请参见附录2：模型包文件样例。 图2 上传dockerfile文件和模型包文件 打开Terminal终端，解压model
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