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907版本新增如下内容： 文档和代码中新增对mistral和mixtral模型的适配，并添加训练推荐配置。 文档准备镜像步骤中，仅提供：直接使用基础镜像方案、ECS中构建新镜像方案，删除使用Notebook创建镜像方案。 文档中新增对 llama3 支持长序列文本（sequence_length >
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
s的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎，并
为“Image”时有效。 true：默认值，复制镜像模式，无法极速创建AI应用，SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false：不复制镜像模式，可极速创建AI应用，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 description String 模型描述信息。 project
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务日志会在3
service [Unit] Description=buildkitd After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/buildkit/bin/buildkitd [Install] WantedBy=multi-user
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据增
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.3框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
e”时有效。 取值范围： true：默认值，复制镜像模式，无法极速创建AI应用，SWR源目录中的镜像更改或删除不影响服务部署。 false：不复制镜像模式，可极速创建AI应用，更改或删除SWR源目录中的镜像会影响服务部署。 initial_config 否 String 模型配置
部署推理服务 本章节介绍如何使用vLLM 0.6.0框架部署并启动推理服务。 前提条件 已准备好Lite k8s Cluster环境，具体参考准备环境。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Cluster和昇腾Snt9b资源。 安装过程需要连接互联网git clone，确保集群可以访问公网。
json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有四列，分别是id、url、title和text。可以指定–json-key标志来选择用于训练的列。
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