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下载文件到指定路径 下载单个AI Gallery仓库 准备工作 获取“repo_id”和待下载的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页，单击复制完整的资产名称，如图1所示，获取到的信息即为“repo_id”。例如，复制出的信息为“ur5468675/test_
JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url，格式为：组织名/镜像名称:版本号，不需要携带相应的域名地址；如果image_url需要设置为运行态可配置，则使用如下方式：image_url=wf.Placeholder(name="image_url"
保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本
不同，建议查看模型日志确定错误原因。 从对象存储服务(OBS)中导入：如您收到的返回是MR系列错误码，如MR.0105，请查看在线服务详情页面的日志页签查看对应的错误日志。 从AI Gallery中获取：请咨询该模型在AI Gallery中的发布者。 父主题： 在线服务
获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
0/24重叠，否则会和专属资源池的网段发生冲突，因为专属资源池的默认网段为192.168.20.0/24。专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。 条件二：SFS Turbo网段不能与172网段重叠，否则会和容器网络发生冲突，因为容器网络使用的是172网段。 如果不满足条件，则修改SFS
示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求说明，定义了模型训练时对数据集的要求，会显示在微调工作流的“准备数据”页面。 “requirements
权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用推理模型量化章节转换后的权重。 --max-num-seqs：最大同时处理的请求数，超过后拒绝访问。 --max-model-len：推理时最大输入+最大输出tokens数量，输入超过该数量会直接返回。max-model-len的值必须小于config
Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台，进入“开发空间> Notebook”页面，创建MindSpore引擎的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开 ”，在线打开运行中的开发环境。 Step2 上传Summary数据
Step4 查看训练看板中的可视化数据 Step1 创建开发环境并在线打开 在ModelArts控制台，进入“开发空间 > Notebook”页面，创建TensorFlow或者PyTorch镜像的开发环境实例。创建成功后，单击开发环境实例操作栏右侧的“打开”，在线打开运行中的开发环境。
显示训练作业的优先级。 训练作业参数 表2 训练作业参数 参数 说明 “算法名称” 本次训练作业使用的算法。单击算法名称，可以跳转至算法详情页面。 “预置镜像” 本次训练作业使用的预置镜像框架。仅使用预置框架创建的训练作业才有该参数。 “自定义镜像” 本次训练作业使用的自定义镜像。
保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本
云服务。了解更多。 将自定义策略授权给开发者用户组user_group。 在统一身份认证服务控制台的左侧菜单栏中，选择“用户组”。在用户组页面单击对应用户组名称user_group操作列的“授权”，勾选策略“Policy1”、“Policy2”、“SWR Admin”。单击“下一步”。
_VJ_NAME}-${MA_TASK_NAME}-${MA_MASTER_INDEX}.${MA_VJ_NAME}"”。 在创建训练作业页面配置环境变量“ROUTE_PLAN”，取值为“true”，具体操作请参见管理训练容器环境变量。 代码示例 训练作业的启动脚本示例如下。 启
modelarts-dev-proxy.com:8083" } } 进入虚拟环境的IPython Kernel。 刷新JupyterLab页面，可以看到自定义的虚拟环境Kernel。如下所示： 单击my-py3-tensorflow-env图标，验证是否为当前环境，如下所示： 清理环境。
大于100MB的文件需要先从Notebook中上传到OBS，再从OBS下载到本地，具体操作如下： 打开Python运行环境。 以下图为例，在Launcher页面的Notebook区域，单击“python-3.7.10”。请您以实际环境为准。 图2 打开Python运行环境 使用MoXing将目标文件从Notebook上传到OBS中。
swag、Winogrande、TruthfulQA等，该工具为离线测评，不需要启动推理服务，目前支持大语言模型。 约束限制 确保容器可以访问公网。 使用opencompass工具需用vllm接口启动在线服务。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证
保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 镜像版本
5-14B增量预训练的数据集格式如下： [ {"text": "document"}, {"text": "document"} ] 前提条件 在“我的模型”页面存在已创建成功的模型。 已准备好训练数据集，并存放于OBS桶中，OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下。 当需要永久保存日志时，
登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”进入训练作业列表。 单击“创建训练作业”，进入创建训练作业页面，填写作业信息，创建方式参考表1，其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式（使用自定义镜像） 参数名称 说明 创建方式
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