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fp16/bf16 true 使用混合精度格式，减少内存使用和计算需求。
方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。
方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone会下载历史版本占用磁盘空间。
workspace_id String 工作空间ID。 workflow_id String Workflow工作流ID。 workflow_name String 工作流名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。
model_performance_improvement表示调优后模型执行时间减少百分比。 model_result_performance表示调优后模型执行时间。 repo_summary中的信息表示调优过程中使用到的知识库算子个数或者追加到知识库的算子个数。
适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个Tokens的累积概率的浮点数。 取值范围：0~1 设置为“1”表示考虑所有Tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。
在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。
在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。
在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 128 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。
在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。
在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 TP 8 表示张量并行。
查看Notebook的账单 登录ModelArts管理控制台，选择“开发空间 > Notebook”，进入Notebook实例列表页面。在列表中，单击复制Notebook的ID。 进入“费用中心 > 流水和明细账单”页面。
方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。
方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone 会下载历史版本占用磁盘空间。
在“服务列表”中选择除ModelArts，进入ModelArts主界面，单击“开发空间>Notebook>创建”，如果可以成功访问“存储配置”项对应的OBS路径，表示为用户配置的OBS相关权限已生效。
workspace_id String 工作空间ID。 workflow_id String Workflow工作流ID。 workflow_name String 工作流名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。
操作流程如下： Step1 在Notebook中复制模型包 Step2 在Notebook中调试模型 Step3 Notebook中保存镜像 Step4 使用保存成功的镜像用于推理部署 Step1 在Notebook中复制模型包 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏中选择“开发空间
repetition_penalty 否 1.0 Float 减少重复生成文本的概率。 stop_token_ids 否 None Int 停止tokens列表。
batch_size, 推理时传入的 prompts 数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。
batch_size, 推理时传入的 prompts 数量，可配合后面的参数适当减少 offline，是否启动离线模型，使用 ppl 时必须为 True tp_size，使用推理的卡数 max_seq_len，推理的上下文长度，和消耗的显存直接相关，建议稍微高于prompts。
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