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placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, description="请输入一个只包含大小写字母、数字、下划线、中划线或者中文字符的名称。填写已有标注任务名称，则直接使用该标注任务；填写新标注任务名称，则自动创建新的标注任务") ), inputs=wf
远程实例，此时无需选择密钥。 图7 远程连接Notebook实例 如果未找到会弹出选择框，请根据提示选择正确的密钥。 密钥文件名不能包含中文字符。 图8 选择密钥文件 如果密钥选择错误，则弹出提示信息，请根据提示信息选择正确密钥。 图9 选择正确的密钥文件 当左下角显示如下状态时，代表实例连接成功：
main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二：使用generate_dataset
main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二：使用generate_dataset
String 文档http(s)链接。 doc_name String 文档名称，支持1-48位可见字符（含中文），只能以英文大小写字母或者中文字符开头，名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 表5 ModelHealth 参数 参数类型 描述 protocol String
sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OB
到一个固定目录下，执行如下命令。 rm -rf lm-evaluation-harness/ git clone https://github.com/EleutherAI/lm-evaluation-harness.git cd lm-evaluation-harness git
步骤五：下载ComfyUI代码并安装依赖 下载ComfyUI源码 从github下载ComfyUI代码并切换到0.2.2分支。 cd ${container_work_dir} git clone -c http.sslVerify=false https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI
sh脚本测试ModelArts训练整体流程 自定义容器在ModelArts上训练和本地训练的区别如下图： 图1 本地与ModelArts上训练对比 ModelArts上进行训练比本地训练多了一步OBS和容器环境的数据迁移工作。 增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OB
aoe --saveType=MINDIR --configFile=aoe_config.ini 命令执行成功后，性能自动优化前后的性能对比会打印到控制台上，同时会生成更为详细的json格式调优报告。 图2 自动调优输出文件 需要注意的是，并不是所有的模型使用性能自动调优都是有
String 仓库配置用户名。 user_email String 仓库配置用户邮箱。 type String 仓库类型。CodeClub，GitHub。 connection_info Object 仓库链接信息。请参见表29。 表23 connection_info字段数据结构说明
main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca下载地址: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 方法二：使用generate_dataset
据，您可以根据呈现的图表了解数据分布情况，帮助您更好的理解您的数据。 “版本选择”：根据实际情况选择已执行过特征任务的版本，可以选多个进行对比，也可以只选择一个。 “类型”：根据需要分析的类型选择。支持“all”、“train”、“eval”和“inference”。分别表示所有、训练、评估和推理类型。
lve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 使用generate_dataset
lve/main/ShareGPT_V3_unfiltered_cleaned_split.json Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca/blob/main/alpaca_data.json 使用generate_dataset
本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 推理部署使用的服务框架是vLLM（官网地址：https://github.com/vllm-project/vllm/tree/v0.3.2，版本：v0.3.2）。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 适配的CANN版本是cann_8
与容器引擎交互，以管理镜像和容器。其中Containerd调用链更短，组件更少，更稳定，占用节点资源更少，Containerd和Docker差异对比请见容器引擎。 若CCE集群版本低于1.23，仅支持选择Docker作为容器引擎。若CCE集群版本大于等于1.27，仅支持选择Contai
此时，aoe_output下面会有对应的mindir模型，包含了AOE知识库信息。使用benchmark工具测试新生成的mindir模型性能，同AOE调优前的模型进行对比，可以看到模型性能有所提升。 #shell # 调优前命令如下： benchmark --modelFile=/home_host/wor
String 仓库配置用户名。 user_email String 仓库配置用户邮箱。 type String 仓库类型。CodeClub，GitHub。 connection_info Object 仓库链接信息。请参见表22。 表22 connection_info字段数据结构说明
并上传到服务器的/home目录下，该目录在容器启动时挂载到容器/home_host目录下，这样在容器中可以直接使用。 https://github.com/git-lfs/git-lfs/releases/download/v3.2.0/git-lfs-linux-arm64-v3
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