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将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如SFS Turbo的路径：/mnt/sfs_turbo目录下，以下都以/mnt/sfs_turbo为例，请根据实际修改。
获取模型推理的Profiling数据 Profiling数据是程序运行过程中收集到的系统资源（如CPU、内存、磁盘 I/O等）的使用情况、程序的运行时间、函数的调用频率等数据，以发现系统性能瓶颈，优化程序代码和系统配置。
<eom>\n" }, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。
')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args): # Path to your image image_path
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。
return torch._C.
<eom>\n" }, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } 如果用户希望将MOSS数据集的Excel格式转换为.json 格式。
将自定义镜像创建为模型：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将模型部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。
}, { "from": "gpt", "value": "模型回答" } ], "system": "系统提示词
}, { "from": "gpt", "value": "模型回答" } ], "system": "系统提示词
_device_type = device_type @property def device_type(self): return self.
--use-v2-block-manager：vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引，如果不使用该功能，则无需配置。注意：如果使用投机推理功能，必须开启此参数。 --served-model-name：vllm服务后台id。
支持本地文件，OBS路径及用户已上传到DLI资源管理系统的文件。如果需要指定多个参数，可以使用--resources resource1 --resources resource2。
}, { "from": "gpt", "value": "模型回答" } ], "system": "系统提示词
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未知系统问题导致，建议先尝试复制作业，复制后仍然失败，建议提工单定位。 处理方法 如果存在之前能跑通，什么都没修改，过了一阵跑不通的情况，先去排查跑通和跑不通的日志是否存在pip源更新了依赖包，如下图，安装之前跑通的老版本即可。
--use-v2-block-manager：vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引，若不使用该功能，则无需配置。注意：若使用投机推理功能，必须开启此参数。 --served-model-name：vllm服务后台id。
--use-v2-block-manager：vllm启动时使用V2版本的BlockSpaceManger来管理KVCache索引，如果不使用该功能，则无需配置。注意：如果使用投机推理功能，必须开启此参数。 --served-model-name：vllm服务后台id。
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