云数据库 Redis

使用默认配置： AIAK 在默认的配置文件 /workspace/AIAK-Training-LLM/configs/sft_dataset_config.json 中内置了 default 格式数据集配置，当用户数据集与 default 配置相同时，也可以直接使用该格式； { default : { format : alpaca , columns

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使用Eclipse编译Maven项目 本文介绍使用Eclipse编译百度智能云提供的样例Maven项目包，项目包存放地址： https://github.com/BCEBIGDATA/bmr-sample-java 。具体操作如下： 官网下载Eclipse。本文以Eclipse Neon.1a Release (4.6.1)为例。

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此步骤可省略） insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko 若未加载驱动，可能报错： Failed to to fpga device: -1 设置系统时间（系统时间必须正确） date --set 2020-5-18 20:48:00 首次使用，需要联网激活SDK，激活成功之后，有效期内可离线使用 设置EdgeBoard能够联网，参照 连接外网方式

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此步骤可省略） insmod /home/root/workspace/driver/fpgadrv.ko 若未加载驱动，可能报错： Failed to to fpga device: -1 设置系统时间（系统时间必须正确） date --set 2020-5-18 20:48:00 首次使用，需要联网激活SDK，激活成功之后，有效期内可离线使用 设置EdgeBoard能够联网，参照 连接外网方式

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logging_steps int 否 1 NA 日志打印步数 --eval_steps int 否 -1 NA 训练多少步进行一次评估，默认不评估 --tensorboard str 否 None NA 保存tensorboard路径位置，默认不保存 1.5 yaml启动脚本示例 apiVersion : v1 data : launch.sh : | - #!

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bin/bash MEGATRON_PATH = ${MEGATRON_PATH :- / workspace / AIAK-Megatron } AIAK_TRAINING_PATH = ${AIAK_TRAINING_PATH :- / workspace / AIAK-Training-LLM } DATA_PATH = ${DATA_PATH :- / mnt / cluster

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workspace_size ：设置运行时可以被用来使用的最大临时显存。通常默认即可，但当执行预测失败时，可以适当调大此值。 max_batch_size ：此值用来控制批量图片预测可以支持的最大图片数，实际预测的时候单次预测图片数不可大于此值，但可以是不大于此值的任意图片数。建议设置为与实际需要批量预测的图片数量保持一致，以节省内存资源并可获得较高预测速度。

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workspace_size = workspace_prefix * (1 << workspace_offset) * workspace_offset: 10 = KB, 20 = MB, 30 = GB * 值类型: int * 默认值：WORKSPACE_PREFIX: 100, WORKSPACE_OFFSET: 20，即100MB */ static constexpr

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