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/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中，默认保存在“saved_models/llama2-13b/log”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。
/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中，默认保存在“saved_models/llama2-13b/log”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。
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AscendFactory/saved_dir_for_output/saved_models/llama2-13b/log 保存训练过程记录的日志 LOG 文件。示例中，默认保存在“saved_models/llama2-13b/log”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。
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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“数据增强”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据扩增算子说明、数据生成算子（StyleGan算子）和数据域迁移算子（CycleGan算子）。 图1 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与
GPU A系列裸金属服务器如何更换NVIDIA和CUDA？ 场景描述 当裸金属服务器预置的NVIDIA版本和业务需求不匹配时，需要更换NVIDIA驱动和CUDA版本。本文介绍华为云A系列GPU裸金属服务器（Ubuntu20.04系统）如何从“NVIDIA 525+CUDA 12.0”更换为“NVIDIA
修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenA
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修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 Step3 启动kv-cache-int8量化服务 在使用OpenA
POST /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/sync-data 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
URI DELETE /v2/{project_id}/algorithms/{algorithm_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 algorithm_id 是 String
/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/versions/{version_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
s/{dataset_id}/workforce-tasks/{workforce_task_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/executions/{execution_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String
提出问题，而output字段会作为gpt字段，做出回答。 表1 数据集转换为sharegpt格式阶段（可选） py文件名称 配置项 取值类型 配置说明 convert_to_sharegpt.py --input_file_path str 预训练json文件地址。 --out_file_name
obs/{training_job_id}/tasks/{task_id}/logs/preview 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String
'unidecode'。 原因分析 requirements.txt的Unidecode名字写错了，应该把U改成小写，所以导致训练作业的环境没有装上unidecode模块。 处理方法 将requirements.txt中的Unidecode改为unidecode。 建议与总结 您可以在训练代码里添加一行：
/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/tasks/{task_id}/stop 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。
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