= False # 共享权重不支持在推理过程中改变权重dtype prompt = "An astronaut riding a green horse" image = pipe(prompt=prompt).images[0] rank = dist.get_rank()

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其中，服务名、region、domainId、资源类型的格式为：由字母、数字、下划线、连字符、星号组成，长度为1到50个字符；资源路径的格式为：由除分号、竖线、波浪线、反引号、大括号、中括号、尖括号以外的任意字符组成，长度为1到1200个字符。 表7 auth.identity.token 参数 是否必选

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conf，内容如下： [ req ] distinguished_name = req_distinguished_name prompt = no [ req_distinguished_name ] O

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run_inference.py 参数说明： height、width: 指定生成图片的长和宽，例如：512、960、1024 prompt_list: prompt列表，可以自行修改。 推理执行成功如下图所示。 图1 推理执行成功 父主题： AIGC模型训练推理

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答对数据分为：单轮问答数据、多轮问答数据、检索增强问答数据和其他特定的指令任务数据等类型。 构造特定Prompt格式的数据。通过编写代码对数据进行处理，生成所需的带有Prompt格式的数据，保存成JSON文件。 低质量SFT数据过滤。包括：对回答过短的问答对、回答风格不适宜的问答

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{ "created": 1718772336, "usage": { "completion_tokens": 23, "prompt_tokens": 45, "total_tokens": 68 }, "model": "chatglm3-6b", "id":

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String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 prompt 是 String 向模型输入的文本信息，单位token。 最小长度：1 最大长度：不同模型支持的token长度请参见《产品介绍》“模型规格

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1967, 29973, 13, 22933, 9047, 13566, 29901]，当前例子中一共576个32000，后面id则为prompt id。 --image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。

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["你是一名导游，现在请向我介绍下深圳这座城市"], "target": "深圳，xxx "} …… 若目标任务是相对明确的，则在微调数据中，每个任务的Prompt可以保持固定。注意，这里Prompt保持固定和保证数据多样性，二者并不冲突。 当然，如果您的数据质量较差，也可以采取一些方法来提升数据质量，比如： 数据

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1967, 29973, 13, 22933, 9047, 13566, 29901]，当前例子中一共576个32000，后面id则为prompt id。 --image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。

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1967, 29973, 13, 22933, 9047, 13566, 29901]，当前例子中一共576个32000，后面id则为prompt id。 --image-input-shape：输入图片维度，当前不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。

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tutum/dnsutils dnsutils --restart=Never --rm /bin/sh If you don't see a command prompt, try pressing enter. / # nslookup nginx-0.nginx Server: 10

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GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量

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tutum/dnsutils dnsutils --restart=Never --rm /bin/sh If you don't see a command prompt, try pressing enter. / # nslookup nginx-0.nginx Server: 10

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GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量

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console Try Terraform expressions at an interactive command prompt fmt Reformat your configuration in the standard style

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GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理时，要执行的工作进程数。

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GENERIC CONFIG ############################### ## User-defined Prompt. # sdk.prompt.path= ## Proxy. # Examples: http://127.0.0.1:8000 ; # # sdk

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GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量

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GeneralInstructionHandler：用于sft、lora微调时的数据预处理过程中，会对数据集full_prompt中的user_prompt进行mask操作。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量

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码“{"prompt": "你好", "temperature":0, "max_tokens":20}”，单击“预测”既可看到预测结果。 图4 预测-vllm 若以openai接口启动服务，设置请求路径：“/v1/completions”，输入预测代码“{"prompt": "你是谁"

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