JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。 可以说，JupyterLab是开发者们下一阶段更主流的开发环境。JupyterLab具有和Jupyter Note

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2125 机器人个数超过限制。 检查已创建的机器人个数是否已超过3个，再重新尝试。 400 CBS.2145 lab相关的知识库、词典、模型等资源没有删除。 检查lab内的知识库、词典、模型等资源是否已被删除，再重新尝试。 400 CBS.2154 待重启的qabot资源不存在。

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test.418lab.cn" ] } SDK代码示例 SDK代码示例如下。 Java Python Go 更多 在项目id为project_id和防护策略id为policy_id的防护策略下创建全局白名单(原误报屏蔽)规则。防护 域名 为we.test.418lab.cn，条件为url中包含”x

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训练代码工程案例请参考：在gitee的ModelArts-Lab工程中，单击“克隆/下载”，然后单击“下载ZIP”，下载工程。解压缩“ModelArts-Lab-master.zip”文件，然后在“\ModelArts-Lab-master\official_examples\Us

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安装主控 服务器 （Client） 解压安装程序 假定.zip上传到服务器上的路径为：/root/lab-install，lab-install文件夹自己建立 如果安装最小版本，没有unzip命令需要自己安装 服务器有网情况下使用：yum install unzip 服务器没有网情况

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的学习行为和结果数据统计分析，帮助教师和学生及时了解当前学情。 在线实验系统支持多种交互实验方式，例如WebIDE形式、命令行形式、Jupyter Notebook形式，以及完整桌面操作系统形式。可以有效地支持系统管理、编程开发、大数据、人工智能等多种类型的实验。部分实验实现了结果的自动验证和评分，降低了教师的负担。

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如何进行实验 进入KooLabs云实验，可通过下图路径进入，也可通过KooLabs云实验链接（KooLabs云实验链接：https://lab.huaweicloud.com）进入。 在KooLabs云实验首页，可浏览推荐实验、KooLabs云实验介绍、热门实验等信息内容。 点击

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型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。

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型进行指令调优，使语言模型更好地遵循指令。 训练数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。

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PATH=/home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin:$PATH # section4: settings of Jupyter Notebook for pytorch env RUN source /home/ma-user/anaconda3/envs/pytorch/bin/activate

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训练算法需要符合MoXing程序结构。可参考如下文档：https://github.com/huaweicloud/ModelArts-Lab/tree/master/docs/moxing_api_doc 描述 推理服务描述信息。 环境变量 用户可以在训练算法编辑界面中代码目录

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言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。

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言模型更好地遵循指令。 预训练使用的Alpaca数据集下载：https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca/resolve/main/data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。

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= ** 可以指定校准数据集路径，如calib_data="/path/to/pile-val"，如不指定，默认数据集是“mit-han-lab/pile-val-backup”。 model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config

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制台直接使用Notebook，编写和调测模型训练代码，然后基于该代码进行模型的训练。 JupyterLab是一个交互式的开发环境，是Jupyter Notebook的下一代产品，可以使用它编写Notebook、操作终端、编辑MarkDown文本、打开交互模式、查看csv文件及图片等功能。

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"0", "description": "success", "url": "https://aicc-develop-lab.obs.cn-north-1.myhuaweicloud.com:443/ccikbs/file/202209065604/9bda03

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= ** 可以指定校准数据集路径，如calib_data="/path/to/pile-val"，如不指定，默认数据集是“mit-han-lab/pile-val-backup”。 model.quantize(tokenizer, quant_config=quant_config

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