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mmlu_gen ceval_gen --debug -w ${output_path} output_path: 要保存的结果路径。 （可选）创建新conda环境，安装vllm和opencompass。执行完之后，在 opencompass/configs/models/vllm/vllm_ppl
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到卡号的文件夹之前。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 new_folder为需要存储新的data的地址。命令中的./sharegpt_0_199_mufp16/"为举例，需要替换为实际地址。 tp为需要切分成的文件夹数量，默认为8。
\"/home/mind/model/run_vllm.sh\": permission denied"，请参考附录：大模型推理standard常见问题问题6重新构建镜像。 Step4 调用在线服务 进入在线服务详情页面，选择“预测”。 若以vllm接口启动服务，设置请求路径：“/generate”，输入预测代码“{"prompt":
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/xxx/pytorch.tar.gz . 将pytorch.tar.gz上传到OBS并设置公共读，并在构建时wget获取、解压、清理。 新镜像构建 基础镜像一般选用ubuntu 18.04的官方镜像，或者nvidia官方提供的带cuda驱动的镜像。相关镜像直接到dockerhub官网查找即可。
conversation_id: 指定的对话id, 如果相同, 转换后就放在同一conversation_id的不同turn_X下。如果为空，则放在新的conversation_id下。 Human: 数据集中每条数据的输入。 assistant: 数据集中每条数据的输出。 运行命令示例：
进行不断去噪。在经过多次迭代后，最终模型将输出和文字相关的图像。 SD1.5 Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend
${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name}
${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 {image_id} 为docker镜像的ID，即第四步中生成的新镜像id，在宿主机上可通过docker images查询得到。 进入容器。 docker exec -it -u ma-user ${container-name}
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GPT2（Generative Pre-trained Transformer 2），是OpenAI组织在2018年于GPT模型的基础上发布的新预训练模型，是一个基于Transformer且非常庞大的语言模型。它在大量数据集上进行了训练，直接运行一个预训练好的GPT-2模型:给定一个
创建API网关应用（简称APP）。 查询APP详情 查询指定的APP详情。 删除APP 删除指定的APP。 增加AppCode 为指定API网关应用创建新的AppCode。 重置AppCode 重置指定API网关应用的指定的AppCode。 删除AppCode 删除指定API网关应用的指定的AppCode。
用于指定微调策略类型，可选择值full、lora。 如果设置为full，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。 lora_target all 采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令微调/ppo：alpaca_en_demo
ENV_AG_TRAIN_OUTPUT_DIR 训练产物文件存放路径。训练产物将被保存到该路径。训练任务结束后，由AI Gallery平台将该目录上传到新模型的仓库中。 “/home/ma-user/.cache/gallery/output” ENV_AG_USER_METRICS_LOG_PATH
参数类型 描述 name String 资产名称。 type String 资产类型，枚举如下: algorithm：算法 algorithm2：新算法 model：模型算法 content_id String 资产ID，可在AI Gallery中获取。 subscription_id String
使用http://{宿主机ip}:8183 可以访问前端页面，如下运行文生图。 图2 访问前端页面 根据上面checkpoint的箭头，对新的npu的checkpoint进行规划，如下图。 图3 规划checkpoint 在ckpt_name中选择要使用的权重文件，单击Queue
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