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zip压缩包所在路径直接解压 解压命令的更多使用说明可以在主流搜索引擎中查找Linux解压命令操作。 上传本地超大文件（50GB以上）至JupyterLab 不支持在Notebook的JupyterLab中直接上传大小超过50GB的文件。 50GB以上的文件需要先从本地上传到OBS中，
权重百分比，分配到此模型的流量权重，仅当infer_type为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100；当在一个在线服务中同时配置了多个模型版本且设置不同的流量权重比例时，持续地访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification
Server为一台弹性裸金属服务器，您可以使用BMS服务提供的切换操作系统功能，对Lite Server资源操作系统进行切换。本文介绍以下三种切换操作系统的方式： 在BMS控制台切换操作系统 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统 使用Python封装API的方式切换操作系统 切换操作系统需满足以下条件：
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 必须修改，指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数,这可以增加批次大小而不增加内存消耗。
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提
0：标注者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time Long 更新时间。 worker_id String
入驻AI Gallery 如果需要在AI Gallery中发布HiLens、报名实践活动或发布AI说，则需要先完成入驻AI Gallery。 如果没有入驻过AI Gallery，在报名实践活动或发布AI说时，将跳转至“欢迎入驻AI Gallery”页面。 在“欢迎入驻AI Gal
管理同步在线服务 查看在线服务详情 查看在线服务的事件 管理在线服务生命周期 修改在线服务配置 在云监控平台查看在线服务性能指标 集成在线服务API至生产环境中应用 设置在线服务故障自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
管理Workflow 查找Workflow工作流 查看Workflow工作流运行记录 管理Workflow工作流 重试/停止/运行Workflow节点 父主题： 使用Workflow实现低代码AI开发
模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，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。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，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。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
Gallery。 发布的免费资产将展示在AI Gallery的公共页签以及“我的Gallery > 我的资产”的各个模块的“我的发布”中。 已经订阅的免费资产将展示在AI Gallery的“我的Gallery > 我的资产”的各个模块的“我的订阅”或“我的下载”中。 免费资产在ModelArts的AI
导入数据到ModelArts数据集 数据导入方式介绍 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从本地上传数据到ModelArts数据集 父主题：
管理ModelArts模型 查看ModelArts模型详情 查看ModelArts模型事件 管理ModelArts模型版本 发布ModelArts模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
创建模型 创建模型不同方式的场景介绍 从训练作业中导入模型文件创建模型 从OBS中导入模型文件创建模型 从容器镜像中导入模型文件创建模型 从AI Gallery订阅模型 父主题： 使用ModelArts Standard部署模型并推理预测
Workflow数据集标注节点代码样例 主要包含三种场景的用例： 场景一：基于用户指定的数据集创建标注任务，并等待用户标注完成。 使用场景： 用户只创建了一个未标注完成的数据集，需要在工作流运行时对数据进行人工标注。 可以放在数据集导入节点之后，对导入的新数据进行人工标注。 数据准备：提前在Mo
静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围内变化时，模型的延迟和吞吐。该场景能模拟实际业务下动态的发送不同长度请求，能评估推理框架在实际业务中能支持的并发数。
实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布，每个版本相当于数据的一个快照，可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下： 对于数据标注这种操作，可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本，结合as_input的能力提供给后续节点使用。
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