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conversation_id为空的个数) proportion 和 test_count 二选一即可，如果同时输入，则优先使用 test_count，如果都未输入，则返回处理失败 False。 LLama-Factory Alpaca 指令微调数据：数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。
--hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大
--hostname：服务部署的IP，使用本机IP 0.0.0.0。 --port：服务部署的端口8080。 --max-model-len：最大数据输入+输出长度，不能超过模型配置文件config.json里面定义的“max_position_embeddings”和“seq_length”；如果设置过大
conversation_id为空的个数) proportion 和 test_count 二选一即可，如果同时输入，则优先使用 test_count，如果都未输入，则返回处理失败 False。 LLama-Factory Alpaca指令微调数据：数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。
表10 network 参数 参数类型 描述 name String 网络名称；用户接口通过指定网络名称创建网络，系统会自动创建子网，用户无法创建子网。默认将创建在第一个子网下。 表11 PoolDriver 参数 参数类型 描述 gpuVersion String GPU驱动版
容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 三、进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name}
在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 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
卡davinci0~davinci7。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 步骤三：下载依赖代码包并上传到宿主机 下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.911-xxx.
--class_name String 是 批处理作业的Java/Spark主类。 --name String 否 创建时用户指定的作业名称，不能超过128个字符。 --image String 否 自定义镜像路径，格式为：组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“c
查询模型详情 查询当前模型对象的信息。 示例代码 在ModelArts notebook平台，Session鉴权无需输入鉴权参数。其它平台的Session鉴权请参见Session鉴权。 方式1：根据导入模型生成的模型对象进行模型详情查询 1 2 3 4 5 6 7 from modelarts
day：搜索昨天(往前1天)至今天内添加的样本 yyyyMMdd-yyyyMMdd：搜索指定时间段内添加的样本，格式为“起始日期-结束日期”，查询天数不能超过30天。例如：“20190901-2019091501”表示搜索2019年9月1日至2019年9月15日期间的样本。 score String
多模态 什么是多模态 多模态（Multimodality）是集成和处理两种或两种以上不同类型的信息或数据的方法和技术。具体来说，在机器学习和人工智能领域，多模态涉及的数据类型通常包括但不限于文本、图像、视频、音频和传感器数据。 多模态的主要目标是利用来自多种模态的信息来提升任务的
作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_work_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容器时会与基础镜像冲突，导致基础镜像不可用。
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方
ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory;
推理专属预置镜像列表 ModelArts的推理平台提供了一系列的基础镜像，用户可以基于这些基础镜像构建自定义镜像，用于部署推理服务。 X86架构（CPU/GPU）的推理基础镜像 表1 TensorFlow AI引擎版本 支持的运行环境 镜像名称 URI 2.1.0 CPU GPU(cuda10
生成模型name。 model_version 是 String 模型版本，格式需为“数值.数值.数值”，其中数值为1-2位正整数。版本不可以出现以0开头的版本号形式，如“01.01.01”等。 publish 否 Bool 是否发布模型。可选值： True: 发布模型。（默认值）
），则模型文件必须满足自定义模型规范（训练）才支持模型自定义训练。 当使用自定义镜像进行模型微调时，要确认镜像是否满足自定义镜像规范，否则无法成功完成自定义训练。 进入模型微调 登录AI Gallery。 单击“模型”进入模型列表。 选择需要进行微调训练的模型，单击模型名称进入模型详情页。
容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}：镜像ID，通过docker images查看刚拉取的镜像ID。 容器不能挂载到/home/ma-user目录，此目录为ma-user用户家目录。如果容器挂载到/home/ma-user下，拉起容器时会与基础镜像冲突，导致基础镜像不可用。
"/home/work/nas", "nas_share_addr": "192.168.8.150:/", "nas_type": "nfs" } 失败响应示例 { "is_success": false, "error_message": "Error string",
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