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"conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n"
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如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
x版本，推荐使用3.7.x版本。 如果本地安装SDK时，出现如下图中的报错，需要先安装3.1.1版本的futures依赖包，然后再重新安装SDK。 pip install futures==3.1.1 图1 安装ModelArts SDK报错信息 当pip版本>=24.1版本时，会对
仅需要修改预训练中的多机训练执行命令即可 - name: main args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_lora_70b
"@modelarts:shape": "bndbox", "@modelarts:feature": [[347, 186], [382, 249]]}, {"@modelarts:color":
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project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 feature 否 String 实例类别，默认为NOTEBOOK。枚举值如下： DEFAULT：CodeLab免费规格实例，每个用户最多只能创建一个。
project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 feature 否 String 实例类别，默认为NOTEBOOK。枚举值如下： DEFAULT：CodeLab免费规格实例，每个用户最多只能创建一个。
写，SFS Turbo方式“超参”框写入】 backend_config.training.data-path /home/ma-user/ws/xxx 已处理好数据路径目录，如有处理完成数据可设置此参数【Standard场景OBS方式“输入”框填写，SFS Turbo方式“超参”框写入】
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计费的最小单位为秒，话单上报后的每一小时对用户账号进行一次扣费。如果使用过程中暂停、终止了消耗资源的AI Gallery工具链服务，即服务不处于计费的状态中，则系统不会立即扣费，依然等到满1小时后再进行扣费，且基于当前1小时内的实际使用时长进行扣费。 实际计费规则 资源按时价扣费，真正计费的价格以实际账单为准。查看账单请参见账单介绍。
如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14 【llava1.5】
if data.get('architectures')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args):
if data.get('architectures')[0] == "InternVLChatModel": return [0, 92543, 92542] return None def post_img(args):
可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录，或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。 调试时建议使用接近的方式，即：启动容器实例时使用"-v"参数来指定挂载某个宿主机目录到容器环境。 docker run -ti -d -v /mnt/sfs_turbo:/sfs my_deeplearning_image:v1
准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。
command: ["/bin/sh", "-c"] args: - cd /mnt/sfs_turbo/llm_train/AscendSpeed; sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_70b
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