推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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C类均匀权重评分（Average）方案 当用户选择该评分方案时，就不需要设置评测指标的重要度，各个指标按均匀权重进行扣分。 C类均匀权重评分原则（Principle） 各指标得分权重相同。 C类均匀权重评测分数计算实现（Equation） 此方案下总分为100分，在计算得分时不考

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AB类均匀权重（Average）评分方案 该方案同样分为AB两类指标，其中A类总分为60分，B类总分为40分，A类指标按均匀权重扣分，B类指标同样按均匀权重扣分。 AB类均匀权重评分原则（Principle） A类60分，各A类指标得分权重相同。 B类40分，各B类指标得分权重相同。

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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推理前的权重合并转换 模型训练完成后，训练的产物包括模型的权重、优化器状态、loss等信息。这些内容可用于断点续训、模型评测或推理任务等。 在进行模型评测或推理任务前，需要将训练后生成的多个权重文件合并，并转换成Huggingface格式的权重文件。 权重文件的合并转换操作都要求

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高德地图 高德地图是地图组件的一种，支持底图、样式、2D、3D模式、图标和飞线等动态配置，用于满足用户在GIS或IOC等场景对地图的要求。 在大屏设计页面，从“地图”中，拖拽“高德地图”组件至画布空白区域，如图1。 图1 高德地图 图2 边距样式说明 卡片 卡片是指包裹图表组件的

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如何添加二级 域名 解析？ 添加二级域名解析的流程与普通的方式相同，仅需要保证主机记录不为空即可。 现以公网域名example.com为例，说明为二级子域名123.example.com添加A类型解析记录的操作方法，解析记录的值为192.168.1.2。 添加二级域名解析的过程，即为

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负载感知重调度策略配置推荐 高负载节点驱逐pod的阈值信息targetThreshold：cpu为75、memory为70。 低负载节点承接pod的阈值信息thresholds：cpu为30、memory为30。 负载感知调度的真实负载阈值应介于重调度高负载节点与低负载节点阈值之间

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样式面板提供的直接配置的样式满足了大部分的基础样式需求，但是，如果还是不能满足我们的需求，我们还提供了直接编写样式代码的方式来配置样式。 编写行内样式 等效于直接在html标签style属性里直接声明样式，权重高，用于覆盖样式。 参考登录AstroPro界面中操作，登录AstroPro界面。

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流量分配策略介绍。 表1 流量分配策略的权重设置说明 流量分配策略类型 权重设置说明 加权轮询算法 在非0的权重下，负载均衡器会将请求按权重值的大小分配给所有的后端 服务器 ，且在轮询时，权重大的后端服务器被分配的概率高。 当后端服务器的权重都设置为相等时，负载均衡器将按照简单的轮询策略分发请求。

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CNAME与MX解析记录冲突如何解决？ 如何添加二级域名解析？ 当记录值有多个IP地址时，域名是如何解析的？ 对于已创建的域名，是否支持修改？ 是否支持将域名解析到其他云服务商或者线下机房？ 如何实现通过 多个域名 访问同一网站？ 配置权重解析 域名未备案可以配置解析吗？ 通过Nginx配置URL转发

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#lora微调输出权重 ├── sft #增量训练输出权重 ├── pretrain #预训练输出权重 ├── tokenizers #原始权重及tokenizer目录

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#lora微调输出权重 ├── sft #增量训练输出权重 ├── pretrain #预训练输出权重 ├── tokenizers #原始权重及tokenizer目录

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DNS公网域名记录集权重设置 概述 “DNS公网域名记录集权重设置”插件用于DNS公网域名下对于记录集权重的修改设置。 配置介绍 表1 配置说明 参数 配置说明 公网域名 选择公网域名。 记录集1 选择记录集1的值。 记录集1的权重 填写记录集1的权重。 记录集2 选择记录集1的值。

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#lora微调输出权重 |── sft #增量训练输出权重 |── pretrain #预训练输出权重 |── tokenizers #原始权重及tokenizer目录

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#lora微调输出权重 ├── sft #增量训练输出权重 ├── pretrain #预训练输出权重 ├── tokenizers #原始权重及tokenizer目录

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流量分配策略介绍。 表2 流量分配策略的权重设置说明 流量分配策略类型 权重设置说明 加权轮询算法 在非0的权重下，负载均衡器会将请求按权重值的大小分配给所有的后端服务器，且在轮询时，权重大的后端服务器被分配的概率高。 当后端服务器的权重都设置为相等时，负载均衡器将按照简单的轮询策略分发请求。

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开通数据库代理后，还是有大量select请求分发到主节点 原因分析： 读权重参数 设置主节点和只读节点的读权重分配，可以控制读请求的分发配比，仅在存在只读节点时生效。 例如：一主两只读，设置的读权重为1(主):2(只读1):3(只读2)，那么会按照1:2:3将读请求分发到主和只读

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上传tokenizers文件到工作目录中的/home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-{MODEL_TYPE}目录，如Llama2-70B。 具体步骤如下： 进入到${workdir}目录下，如：/home/ma-user/ws，创建tokenizers文件目录将权重和词表文件放置此处，以Llama2-70B为例。

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基础调度能力，不支持关闭，调度器会优先保障高优先级业务运行，但不会主动驱逐已运行的低优先级业务。详情请参见优先级调度与抢占。 基于优先级抢占调度（Volcano调度器支持） 启用该能力后，集群资源不足时，调度器主动驱逐低优先级业务，保障高优先级业务正常调度。详情请参见优先级调度与抢占。

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