基于 Notebook 的通用模板使用指南 - BML 全功能AI开发平台 | 百度智能云文档
eval_items , eval_file_path ) return items_num , len ( train_items ) , len ( eval_items ) def random_split_indexes ( items_num , ratio = 0.7 ) : 按比例分割整个list的index :return:分割后的两个index子列表 offset
查看模型评估结果列表 - ModelBuilder
请求说明 基本信息 请求地址： https://qianfan.baidubce.com/wenxinworkshop/modelrepo/eval/result/list 请求方式： POST Header参数 名称 类型 必填 描述 Content-Type string 是 固定值：application/json x-bce-date string 否 当前时间，遵循ISO8601规范，格式如
Linux常用命令 - 度目软硬一体DUMU | 百度智能云文档
driver 1、 ls list-列举当前目录下的文件 用法：在当前目录输入 ls 例如：列举EdgeBoard系统workspace下的文件 2、 cd Change Directory-切换文件路径 用法： cd [目录名] 例如：在EdgeBoard系统中切换目录到sample文件夹下 3、 mkdir Make Directory-新建一个新目录 用法： mkdir [目录名] 例如：在
使用LLaMA Factory快速微调开源大模型 - 百舸异构计算平台AIHC | 百度智能云文档
val_size: 0.1 per_device_eval_batch_size: 1 eval_strategy: steps eval_steps: 500 开始微调 分别在两台机器启动训练，两台机器要有同样的配置和基础模型 cd /root/llama_factory/LLaMA-Factory FORCE_TORCHRUN=1 NNODES=2 RANK=0 MASTER_ADDR=192.168.0.3
如何使用千帆 Python SDK 对模型进行评估 千帆社区
result.result_dataset print(eval_ds.list()) local_path = '.
删除模型评估任务 - ModelBuilder
QIANFAN_ACCESS_KEY ] = your_access_key os . environ [ QIANFAN_SECRET_KEY ] = your_secret_key resp = resources . console . utils . call_action ( # 调用本文API，该参数值为固定值，无需修改；对应本文HTTP调用-请求说明-请求地址的后缀 /v2/eval
【技术分享】使用千帆appbuilder的新功能JS网站嵌入和cursor开发一个智能体浏览器插件。 千帆社区
responseExpires=0' because it violates the following Content Security Policy directive: script-src 'self' 'wasm-unsafe-eval' 'inline-speculation-rules' http://localhost:* http://127.0.0.1:* .
发起模型评估结果导出任务 - ModelBuilder
TODO ( ) , // 调用本文API，该参数值为固定值，无需修改；对应本文HTTP调用-请求说明-请求地址的后缀 /wenxinworkshop/modelrepo/eval/result/export , , // 对应本文HTTP调用-请求说明-请求参数-Body参数，具体使用请查看Body参数说明，根据实际使用选择参数 map [ string ] interface { }
查看模型评估结果导出任务状态 - ModelBuilder
请求说明 基本信息 请求地址： https://qianfan.baidubce.com/wenxinworkshop/modelrepo/eval/result/export/info 请求方式： POST Header参数 名称 类型 必填 描述 Content-Type string 是 固定值：application/json x-bce-date string 否 当前时间，遵循ISO8601
大模型训练——PEFT与LORA介绍 千帆社区
self): nn.Linear.eval(self) self.lora_A.eval() self.lora_B.eval() 首先对于新定义的这个Linear层，其本身继承了torch.nn.Linear，所以需要调用nn.Linear.train(self, mode)来控制一下自身原本参数的状态，并且此外它加入了lora_A和lora_B两部分额外的参数，这两部分本质上也是nn.Linear
