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据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述。 关于数据集文件的格式及配置，请参考data/README_zh.md的内容。可以使用HuggingFace/ModelScope上的数据集或加载本地数据集。
B测试。 支持各种部署场景，既能部署为云端的在线推理服务和批量推理任务，也能部署到端，边等各种设备。 一键部署，可以直接推送部署到边缘设备中，选择智能边缘节点，推送模型。 ModelArts基于Snt3高性能AI推理芯片的深度优化，具有PB级别的单日推理数据处理能力，支持发布云上
processes: p.join() 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接
String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 update_job_configs请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 description 是 String 需要更改的训练作业的描述信息。
task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 版本名称，必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。 version_format 否 String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式
便让显卡驱动正常工作。 通常情况下，在安装NVIDIA驱动时，会自动执行“nvidia-modprobe”命令，将必要的内核模块加载到系统中。但有时候也可能需要手动执行该命令。例如，在更新了NVIDIA驱动后，需要重新加载新版本的内核模块才能使变更生效。 此外，若使用了多个NVI
软件配套版本和获取地址 软件名称 说明 下载地址 插件代码包 AscendCloud-3rdAIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明
String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 否 String 要查看哪个工作节点的日志
String 训练作业的id，可通过创建训练作业生成的训练作业对象查询，如"job_instance.job_id"，或从查询训练作业列表的响应中获得。 表2 get_job_log请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 否 String 要查看哪个工作节点的日志
文本提示词一致。如果差异较为明显可以进行模型精度调优。 确认性能是否满足要求 在推理代码开始结尾处加入时间记录，并打印出推理执行耗时。根据用户需求判断性能是否满足要求，如果不满足可以进行性能调优。 import time start_time = time.time() # 推理代码
您可以根据需要选择一种方式进行续费，具体如图1所示。 图1 专属资源池生命周期 专属资源池从购买到期前，处于正常运行阶段，资源状态为“运行中”。 到期后，资源状态变为“已过期”。 到期未续费时，专属资源池首先会进入宽限期，宽限期到期后仍未续费，资源状态变为“已冻结”。 超过宽限期
co/models?sort=trending&search=QWEN+AWQ 方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在Notebook中运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ
案。 铁路 实现列车智能调度、设备故障预测、铁路线路安全监控等功能。 医疗 报告智能解读、互联网检验以及居民全周期健康管理等领域的应用，为用户提供更加多元化、智慧化、精益化的服务。
示例二：物体检测数据集Manifest文件导入 annotation_config = dict() # Manifest文件导入任务中，传入annotation_config参数可以导入标注信息 import_resp = dataset.import_data(
model_version String 模型版本。 tenant String 租户。 project String 项目。 owner String 用户。 create_at Long 模型创建时间，距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 source_location String
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
save_pretrained("CodeLlama-34b-hf") 使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 1. 在模型的保存目录中创建quant_config.json文件，bits必须设置为8，指定量化为int8；group_size必须设置为-1，指定不使用perg
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