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Standard支持的AI框架
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pore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11
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创建知识库
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GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
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执行训练任务
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yaml内容。 RM奖励训练，复制rm_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 DPO偏好训练、Reward奖励模型训练、PPO强化学习目前仅限制支持llama3系列。 PPO训练暂不支持llama3-70B，存在已知的内存OOM问题，待社区版本修复。 训练策略类型 全参full，配置如下：
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服务端接口权限申请
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创建知识数据集
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选择向量化模型，向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 当前向量化模型支持的最大长度为512 token，对应的中文约为512个字，英文与符号约900个字符，请注意分片长度。 长文本截断策略
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RDS for MySQL内核版本说明
强化学习机器翻译 更多内容
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