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DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, GeneralInstructionHandler, MOSSMultiTurnHandler, AlpacaStyleInstructionHandler, SharegptStyleInstructionHandler]
文中描述的mox.file接口。 Moxing主要使用场景为提升从OBS读取和下载数据的易用性，适配对象为OBS对象桶，对于OBS并行文件系统部分接口可能存在问题，不建议使用。生产业务代码开发建议直接调用OBS Python SDK，详情请参见Python SDK接口概览。 为什么要用mox
针对不同的数据量和算法情况，推荐以下训练方案： 单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。 单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（8卡Vnt1），存储方案使用“SFS（存放数据和代码）”。
如果cuda相关运算设置的卡ID号在所选规格范围内，但是依旧出现了上述报错。可能是该资源节点中存在GPU卡损坏的情况，导致实际能检测到的卡少于所选规格。 处理方法 建议直接根据系统分卡情况下传进去的CUDA_VISIBLE_DEVICES去设置，不用手动指定默认的。 如果发现资源节点中存在GPU卡损坏，请联系技术支持处理。
围不同。不同业务场景下的授权范围请参考权限依赖和委托章节。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限，请参见配置基础操作权限。 如果您需要对用户使用OBS和M
围不同。不同业务场景下的授权范围请参考权限依赖和委托章节。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果您需要授予用户关于OBS的所有权限和ModelArts的基础操作权限，请参见配置基础操作权限。 如果您需要对用户使用OBS和M
就可以使用昇腾卡进行训练，也支持切换规格。 自启动后，免费规格默认可使用1小时，请注意右上角的剩余时长。超过1小时后，可执行续期操作，且系统每隔一段时间，将提醒确认下续期。 免费的CodeLab主要用于体验，72小时内未使用，将释放资源。保存在其中的代码文档将丢失，请注意备份文件以及使用时长。
"enterprise_project_id" : "0", "workforce_task_count" : 0, "feature_supports" : [ "0" ], "managed" : false, "import_data" : false,
针对openai的/v1/completions以及/v1/chat/completions两个非流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，如果指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段"latency"，返回内容如下： pr
使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集
join("directory_path")) # 注意，只能创建目录，不能创建文件 。 工作流运行时，如果storage对象配置的根路径为"/root/"，则系统自动创建相对目录，最后得到的路径为"/root/执行ID/directory_path" 进阶用法 Storage 该对象是InputSt
error_page 502 503 /503.html; location /503.html { return 503 '{"error_code": "ModelArts.4503","error_msg": "Failed to connect
提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。 方便自定义，预置镜像已经在SWR仓库中，通过对预置镜像的扩展完成自定义镜像注册。 安全可信，基于安全加固最佳实践，访问策略、用户权限划分、开发软件漏洞扫描、操作系统安全加固等方式，确保镜像使用的安全性。
# 托管仓库相关配置 repo_url=https://{ModelArts-Endpoint}.myhuaweicloud.com # 系统相关配置 cached_dir=/test # 加解密配置 sdk_encrypt_implementation_func=/path/to/crypt
<训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda或Ascend版本 TensorFlow x86_64
max_length=pipeline.tokenizer.model_max_length, truncation=True, return_tensors="pt", ) print("# TEXT ENCODER") print(f"input_ids: {np.array(text_input
使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 AlpacaStyleInstructionHandler：使用LLama-Factory模板Alpaca数据集
针对openai的/v1/completions以及/v1/chat/completions两个非流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，若指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段"latency"，返回内容如下： pre
训练版本”中选择之前已完成的训练版本，在此版本基础上进行增量训练。其他参数请根据界面提示填写。 设置完成后，单击“确定”，即进行增量训练。系统将自动跳转至“模型训练”页面，待训练完成后，您可以在此页面中查看训练详情，如“训练精度”、“评估结果”、“训练参数”等。 图1 选择增量训练版本
针对openai的/v1/completions以及/v1/chat/completions两个非流式接口，请求体中可以添加可选参数"return_latency"，默认为false，若指定该参数为true，则会在相应请求的返回体中返回字段"latency"，返回内容如下： pre
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