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模型压缩时长估算 表4 模型压缩时长估算 模型名称 SmoothQuant-W8A8 AWQ-W4A16 Llama2-13B 5~10分钟 60分钟 Llama2-70B 20~30分钟 3小时 Llama2-7B 5~10分钟 40分钟 Llama3-70B 20~30分钟 3小时 Llama3-8B 5~10分钟 40分钟 Qwen1.5-14B 5~10分钟 60分钟 Qwen1.5-72B 20~30分钟 3小时 Qwen1.5-7B 5~10分钟 40分钟 Qwen2-72B 20~30分钟 - Qwen2-72B-1K 20~30分钟 - Qwen2.5-72B 40分钟 - Qwen2.5-32B 20~30分钟 2小时
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创建压缩作业 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型压缩”进入作业列表。 单击“创建压缩作业”进入创建页面，完成创建配置。 表3 创建压缩作业 参数 说明 任务设置 任务名称 自定义压缩任务名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 压缩任务简介。支持1000字符。 模型设置 来源模型 单击“选择模型”，选择“模型广场”或“我的模型”下面的模型。 压缩策略 SmoothQuant-W8A8：SmoothQuant是一种同时确保准确率与推理高效的训练后量化（PTQ）方法，W8A8可实现8-bit权重、8-bit激活（W8A8）量化，引入平滑因子来平滑激活异常值，将量化难度从较难量化的激活转移到容易量化的权重上。 AWQ-W4A16：AWQ是一种大模型低比特权重的训练后量化（PTQ）方法，W4A16可实现4-bit权重、16-bit激活（W4A16）量化，通过激活值来选择并放大显著权重，以提高推理效率。 压缩后模型名称 设置压缩后产生的新模型的名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、下划线（_）、中划线（-）和（.）。 参数设置 平滑系数/Migration Strength 设置SmoothQuant量化的迁移系数，仅“压缩策略”选择“SmoothQuant-W8A8”时才需要配置。建议使用默认值。 取值范围：0~1 默认值：0.5 压缩后模型权重保存路径 选择压缩后模型权重文件存放的OBS路径。 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务日志会在30天后会被清理。可以在任务详情页下载全部日志至本地。 开关打开：表示永久保存日志，此时必须配置“日志路径”，系统会将任务日志永久保存至指定的OBS路径。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用 消息通知 服务。 开关打开：表示订阅消息通知服务，当任务发生特定事件（如任务状态变化或疑似卡死）时会发送通知。此时必须配置“主题名”和“事件”。 “主题名”：事件通知的主题名称。单击“创建主题”，前往消息通知服务中创建主题。 “事件”：选择要订阅的事件类型。例如“创建中”、“已完成”、“运行失败”等。 说明： 需要为消息通知服务中创建的主题添加订阅，当订阅状态为“已确认”后，方可收到事件通知。订阅主题的详细操作请参见添加订阅。 使用消息通知服务会产生相关服务费用，详细信息请参见计费说明。 自动停止 当使用付费资源时，可以选择是否打开“自动停止”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示任务将一直运行直至完成。 开关打开：表示启用自动停止功能，此时必须配置自动停止时间，支持设置为“1小时”、“2小时”、“4小时”、6小时或“自定义”。启用该参数并设置时间后，运行时长到期后将会自动终止任务，准备排队等状态不扣除运行时长。 参数配置完成后，单击“提交”，在“计费提醒”对话框，确认模型压缩的信息和预计消耗费用无误后，单击“确定”创建压缩作业。 在作业列表，当模型“状态”变成“已完成”时，表示模型压缩完成。
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查看压缩作业信息 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型压缩”进入作业列表。 单击作业名称，进入压缩作业详情页面，可以查看作业详情和日志。 “详情”：可以查看作业的基本信息，包括作业、模型、资源等设置信息。 “日志”：可以搜索、查看和下载作业日志。
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场景描述 模型压缩是指将高比特浮点数映射到低比特量化空间，从而减少显存占用的资源，降低推理服务时延，提高推理服务吞吐量，并同时减少模型的精度损失。模型压缩适用于追求更高的推理服务性能、低成本部署以及可接受一定精度损失的场景。 ModelArts Studio大模型即服务平台当前支持SmoothQuant-W8A8和AWQ-W4A16两种压缩策略。 表1 压缩策略的适用场景 压缩策略 场景 SmoothQuant-W8A8 长序列的场景 大并发量的场景 AWQ-W4A16 小并发量的低时延场景 更少推理卡数部署的场景
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约束限制 表2列举了支持模型压缩的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS压缩模型。 表2 支持模型压缩的模型 模型名称 SmoothQuant-W8A8 AWQ-W4A16 Llama2-13B √ √ Llama2-70B √ √ Llama2-7B √ √ Llama3-70B √ √ Llama3-8B √ √ Qwen1.5-14B √ √ Qwen1.5-72B √ √ Qwen1.5-7B √ √ Qwen2-72B √ x Qwen2-72B-1K √ x Qwen2.5-72B √ x Qwen2.5-32B √ √
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查看部署任务信息 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 单击服务名称，进入部署模型服务详情页面，可以查看服务信息。 “详情”：可以查看服务的基本信息，包括服务、模型、资源等设置信息。 “监控”：可以查看服务监控和资源监控信息。 “算力利用率”表示每分钟NPU的平均使用率，当请求率较低时，使用率会显示为0。 “事件”：可以查看服务的事件信息。事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。 “日志”：可以搜索和查看服务日志。
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单实例QPS的推荐值说明 单实例流量限制QPS和请求的输入输出有关，表2中的QPS推荐值是在多轮对话、摘要生产和信息检索场景下预估出的数据，仅供参考，如果要了解其余典型场景的QPS推荐值请联系技术支持。 单位：次/秒 表2 各模型的QPS推荐值 模型名称 QPS推荐值 Baichuan2-13B 1 Baichuan2-7B 3 ChatGLM3-6B 3 Llama2-13B 1 Llama2-13B-AWQ 1 Llama2-13B-SQ 1 Llama2-70B 1 Llama2-70B-AWQ 1 Llama2-70B-SQ 1 Llama2-7B 3 Llama2-7B-AWQ 3 Llama2-7B-SQ 3 Llama3-70B 1 Llama3-70B-AWQ 1 Llama3-70B-SQ 1 Llama3-8B 3 Llama3-8B-AWQ 3 Llama3-8B-SQ 6 Llama3.1-70B 1 Llama3.1-8B 3 Qwen1.5-14B 1 Qwen1.5-14B-AWQ 1 Qwen1.5-14B-SQ 1 Qwen1.5-32B 1 Qwen1.5-72B 1 Qwen1.5-72B-AWQ 1 Qwen1.5-72B-SQ 1 Qwen1.5-7B 3 Qwen1.5-7B-AWQ 3 Qwen1.5-7B-SQ 3 Qwen-14B 1 Qwen2-72B 1 Qwen2-72B-AWQ 1 Qwen2-72B-SQ 1 Qwen2-72B-1K 1 Qwen2-72B-32K 1 Qwen2-7B 3 Qwen2-7B-AWQ 3 Qwen-72B 1 Qwen-7B 3 Qwen2-1.5B 6 Qwen2-0.5B 9 Qwen2.5-0.5B 9 Qwen2.5-1.5B 6 Qwen2.5-7B 3 Qwen2.5-14B 1 Qwen2.5-72B 1 Qwen2.5-72B-32K 1 Qwen2.5-72B-AWQ 1 Qwen2.5-72B-SQ 1 Qwen2.5-32B 1 Qwen2.5-32B-AWQ 1 Qwen2.5-32B-SQ 1 Qwen2.5-72B-1K 1 Glm-4-9B 3 Yi-34B 1 Yi-6B 3 Deepseek-Coder-33B 1
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部署模型服务 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 单击“部署模型服务”进入部署页面，完成创建配置。 表1 部署模型服务 参数 说明 服务设置 服务名称 自定义部署模型服务的名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 部署模型服务的简介。支持256字符。 模型设置 部署模型 单击“选择模型”，选择“模型广场”或“我的模型”下面的模型。 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 流量限制（QPS） 设置待部署模型的流量限制QPS。 单位：次/秒 说明： 在部署过程中出现错误码“ModelArts.4206”时，表示QPS请求数量达到限制，建议等待限流结束后再重启服务。 实例数 设置服务器个数。 推荐实例数 = 流量限制 ÷ 推荐的单实例流量限制 推荐的单实例流量限制请参见单实例QPS的推荐值说明。 更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核，默认启用。 开关打开（默认打开），内容审核可以阻止模型推理中的输入输出中出现不合规的内容，但可能会对接口性能产生较大影响。 开关关闭，停用内容审核服务，将不会审核模型推理中的输入输出，模型服务可能会有违规风险，请谨慎关闭。 关闭“内容审核”开关，需要在弹窗中确认是否停用内容审核服务，勾选后，单击“确定”关闭。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用消息通知服务。 开关打开：表示订阅消息通知服务，当任务发生特定事件（如任务状态变化或疑似卡死）时会发送通知。此时必须配置“主题名”和“事件”。 “主题名”：事件通知的主题名称。单击“创建主题”，前往消息通知服务中创建主题。 “事件”：选择要订阅的事件类型。例如“运行中”、“已终止”、“运行失败”等。 说明： 需要为消息通知服务中创建的主题添加订阅，当订阅状态为“已确认”后，方可收到事件通知。订阅主题的详细操作请参见添加订阅。 使用消息通知服务会产生相关服务费用，详细信息请参见计费说明。 自动停止 当使用付费资源时，可以选择是否打开“自动停止”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示任务将一直运行。 开关打开：表示启用自动停止功能，此时必须配置自动停止时间，支持设置为“1小时”、“2小时”、“4小时”、6小时或“自定义”。启用该参数并设置时间后，运行时长到期后将会自动终止任务，准备排队等状态不扣除运行时长。 参数配置完成后，单击“提交”，创建部署任务。 在“我的服务”列表，当模型“状态”变成“运行中”时，表示模型部署完成。
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步骤1：获取API Key 在调用MaaS部署的模型服务时，需要填写API Key用于接口的鉴权认证。 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“鉴权管理”。 在“鉴权管理”页面，单击“创建API Key”，填写描述信息后，单击“确认”会返回“您的密钥”，请复制保存密钥，单击“关闭”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥，密钥只会在新建后显示一次，请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回，请新建API Key获取新的访问密钥。
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查看调优作业详情 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型调优”进入作业列表。 单击作业名称，进入调优作业详情页面，可以查看作业详情和日志。 “详情”：可以查看作业的基本信息，包括作业、模型、数据等设置信息。 “日志”：可以搜索、查看和下载作业日志。 查看loss：当作业进入训练流程之后，会按照Step进行loss打印，因此在日志中搜索关键字段“lm loss”即可查看loss。 获取训练吞吐数据：在打印的loss日志中搜索关键字段“elapsed time per iteration”获取每步迭代耗时，总的Token数可以用日志中的“global batch size”和“SEQ_LEN”相乘获得，训练的每卡每秒的吞吐=总Token数÷每步迭代耗时÷总卡数。
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暂停和重启调优作业 只有作业“状态”处于“运行中”、“等待中”、“告警”和“创建中”，才支持暂停调优作业。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型调优”进入作业列表。 选择调优作业，单击操作列的“停止”，在弹窗中单击“确定”，暂停调优作业，作业“状态”变成“已停止”。 当调优作业处于“已停止”状态时，单击操作列的“继续”，在弹窗中单击“确定”，即可从最新的Checkpoint启动作业，作业“状态”变成“启动中”。
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模型调优时长估算 调优时长表示调优作业的“状态”处于“运行中”的耗时。由于训练吞吐有上下限，因此计算出的调优时长是个区间。 计算公式：调优时长 = 经验系数 x Iterations ÷（卡数 x 实例数 x 吞吐）+ 前后处理时间 单位：小时 表3 参数说明 参数 说明 经验系数 经验系数与模型训练迭代过程中处理的序列长度和批次大小有关。 Qwen2-72B-1K模型的经验系数 = 512 x 1024 ÷ 3600 ≈ 146 其他模型的经验系数 = 32 x 4096 ÷ 3600 ≈ 36 Iterations 创建调优任务时设置的“迭代步数/Iterations”超参值。 卡数 和创建调优任务时选择的“规格”相关，例如，“规格”选择的是“Ascend: 2*ascend-snt9b2(64GB) ”，*号前面的数字是2，则卡数就是2。 实例数 创建调优任务时设置的“节点个数”。 吞吐 吞吐表示每秒每卡处理的Tokens数量，吞吐值的上下限可以参考表4获取。 单位：tokens/s/p 前后处理时间 调优时长还包括训练前的数据预处理、训练后格式转换等调优之外的耗时，统称为前后处理时间。 调优任务的前后处理时间和模型参数量相关，不同参数量的时间估值如下： 72B ： 1.35小时 32B：0.58小时 14B：0.25小时 7B：0.15小时 表4 各模型的吞吐数据参考 模型名称 调优类型 吞吐下限取整 吞吐上限取整 Baichuan2-13B 全参微调 1200 1600 LoRA微调 1300 1800 ChatGLM3-6B 全参微调 2000 2700 LoRA微调 2300 3100 GLM-4-9B 全参微调 1800 2100 LoRA微调 2400 2800 Llama2-13B 全参微调 1300 1800 LoRA微调 1400 1900 Llama2-70B 全参微调 300 400 LoRA微调 400 500 Llama2-7B 全参微调 3100 4200 LoRA微调 3500 4700 Llama3-70B 全参微调 300 400 LoRA微调 300 500 Llama3-8B 全参微调 2100 2800 LoRA微调 2300 3100 Qwen-14B 全参微调 1200 1600 LoRA微调 1400 1900 Qwen-72B 全参微调 300 400 LoRA微调 300 500 Qwen-7B 全参微调 2100 2900 LoRA微调 2200 3000 Qwen1.5-14B 全参微调 1300 1700 LoRA微调 1400 1800 Qwen1.5-32B 全参微调 600 800 LoRA微调 700 900 Qwen1.5-72B 全参微调 300 400 LoRA微调 300 500 Qwen1.5-7B 全参微调 2200 3000 LoRA微调 2600 3600 Qwen2-0.5B 全参微调 12800 17300 LoRA微调 12800 17300 Qwen2-1.5B 全参微调 7300 9800 LoRA微调 7300 9900 Qwen2-72B 全参微调 300 300 LoRA微调 300 400 Qwen2-72B-1K 全参微调 300 300 LoRA微调 300 400 Qwen2-7B 全参微调 2300 3200 LoRA微调 2600 3500 Qwen2.5-72B 全参微调 100 120 LoRA微调 280 330 Qwen2.5-32B 全参微调 340 410 LoRA微调 480 570 Qwen2.5-14B 全参微调 1120 1320 LoRA微调 1410 1660 增量预训练 1120 1320 Qwen2.5-7B 全参微调 2459 2890 LoRA微调 3180 3750 Qwen2.5-72B-1K 全参微调 250 300 LoRA微调 340 400
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支持的数据集格式 请按数据集格式要求准备数据，否则会导致调优作业失败。 jsonl格式 一行数据就是数据集中的一条样本，建议总的数据样本不少于2000条，如下所示是一行数据集的示例，单轮对话也可以复用此格式。 {"conversation_id": 1, "chat": {"turn_1": {"Human":"text","MOSS":"text"},"turn_2": {"Human":"text","MOSS":"text"}}} “conversation_id”是样本编号。 “chat”后面是多轮对话的内容 “turn_n”表示是第n次对话，每次对话都有输入（对应Human角色）和输出（对应MOSS角色）。其中Human和MOSS仅用于角色区分，模型训练的内容只有text指代的文本。 单击下载，获取示例数据集“simple_moss.jsonl”，该数据集可以用于文本生成类型的模型调优。 Qwen2.5系列的模型调优，如果使用jsonl数据集，仅支持Alpaca格式的数据集。格式如下： { "instruction": "计算这些物品的数量之和。 ", "input": "输入：汽车 - 3，衣服 - 100，书 - 20。", "output": "汽车、衣服和书的数量之和为 3 + 100 + 20 = 123。" } 如果是用于增量预训练的数据集，则格式如下： [ {"text": "document"}, {"text": "document"} ] xlsx和csv格式 表格里的一行数据就是一条样本。表格中仅有3个字段：conversation_id、human和assistant。 conversation_id：对话ID，可以重复，但必须是正整数。若有多组Human-assiant对话使用同一个ID，则会按照文件中的顺序，将这几组对话编排成一个多轮对话。 human：对话输入，内容不能为空。 assistant：对话输出，内容不能为空。 当前xlsx和csv格式数据集只支持微调，暂不支持增量预训练。
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创建调优作业 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts Studio大模型即服务平台。 在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型调优”进入作业列表。 单击“创建调优作业”进入创建页面，完成创建配置。 表2 创建调优作业 参数 说明 任务设置 任务名称 自定义调优任务名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 调优任务简介。支持1000字符。 模型设置 来源模型 单击“选择模型”，选择“模型广场”或“我的模型”下面的模型。 调优类型 全参微调：直接在模型上训练，影响模型全量参数的微调训练，效果较好，收敛速度较慢，训练时间较长。 LoRA微调：冻结原模型，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，效果接近或略差于全参训练，收敛速度快，训练时间短。 增量预训练：在现有预训练模型基础上，利用新数据或特定领域的数据增强模型的能力和性能。允许模型逐步适应新的任务和数据，避免过拟合和欠拟合问题，进一步提高模型的泛化能力。 调优后模型名称 设置调优后产生的新模型的名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、下划线（_）、中划线（-）和半角句号（.）。 数据设置 添加数据集 选择存放训练数据集的OBS路径，必须选择到文件。 说明： 数据集必须满足要求（请参见约束限制），否则调优会失败。 调优后模型权重保存路径 选择存放调优后的模型权重文件的OBS路径。 说明： 权重文件要存放在空文件夹中，否则会覆盖原有文件。 超参设置 数据条数 输入数据集中的总数据条数。 迭代轮次/Epoch 训练过程中模型遍历整个数据集的次数。不同量级数据集的建议值：百量集4~8；千量集2~4；更大数量级1~2。 迭代步数/Iterations 设置模型参数/权重更新的次数。在调优过程中，Qwen2-72B-1K模型的每一个Iterations会消耗512条训练数据，其他模型的每一个Iterations会消耗32条训练数据。 当数据集是数百量级，则建议迭代4~8个epoch（epoch表示整个数据集被完整地用于一次训练的次数）；当数据集是数千量级，则建议迭代2~4个epoch；当数据集是更大数量，则建议迭代1~2个epoch。 总Iterations = 整个数据集完整训练需要的Iterations * epoch。例如，当一个数据集有3200条数据，完整训练一个数据集的Iterations为100，迭代2个epoch，总Iterations就是200。 取值范围：1~100000 学习率/learning_rate 设置每个迭代步数（iteration）模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢。 取值范围：0~0.1 默认值：0.00002 建议微调场景的学习率设置在10-5这个量级。 Checkpoint保存个数 训练过程中保存Checkpoint的个数。最小值为1，最大值为“迭代步数/Iterations”的参数值，不超过10。Checkpoint会自动存储到“调优后模型权重保存路径”的OBS路径下。 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 规格 选择规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息，仅显示模型支持的资源。 计算节点个数 当计算节点个数大于1，将启动多节点分布式训练。详细信息，请参见分布式训练功能介绍。 更多选项 永久保存日志 选择是否打开“永久保存日志”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务日志会在30天后会被清理。可以在任务详情页下载全部日志至本地。 开关打开：表示永久保存日志，此时必须配置“日志路径”，系统会将任务日志永久保存至指定的OBS路径。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用消息通知服务。 开关打开：表示订阅消息通知服务，当任务发生特定事件（如任务状态变化或疑似卡死）时会发送通知。此时必须配置“主题名”和“事件”。 “主题名”：事件通知的主题名称。单击“创建主题”，前往消息通知服务中创建主题。 “事件”：选择要订阅的事件类型。例如“创建中”、“已完成”、“运行失败”等。 说明： 需要为消息通知服务中创建的主题添加订阅，当订阅状态为“已确认”后，方可收到事件通知。订阅主题的详细操作请参见添加订阅。 使用消息通知服务会产生相关服务费用，详细信息请参见计费说明。 自动停止 当使用付费资源时，可以选择是否打开“自动停止”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示任务将一直运行直至完成。 开关打开：表示启用自动停止功能，此时必须配置自动停止时间，支持设置为“1小时”、“2小时”、“4小时”、6小时或“自定义”。启用该参数并设置时间后，运行时长到期后将会自动终止任务，准备排队等状态不扣除运行时长。 自动重启 选择是否打开“自动重启”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用自动重启。 开关打开：表示当由于环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。 打开开关后，可以设置“最大重启次数”和是否启用“无条件自动重启”。 重启次数的取值范围是1~128，缺省值为3。创建调优任务后不支持修改重启次数，请合理设置次数。 开启无条件自动重启后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。 如果训练过程中触发了自动重启，则平台会自动获取最新的Checkpoint，并从该点重启任务。 参数配置完成后，单击“提交”，在“计费提醒”对话框，确认调优作业的信息和预计消耗费用无误后，单击“确定”创建调优作业。 在作业列表，当“状态”变成“已完成”时，表示模型调优完成。
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约束限制 表1列举了支持模型调优的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS调优模型。 表1 支持模型微调的模型 模型名称 全参微调 LoRA微调 增量预训练 Baichuan2-13B √ √ x ChatGLM3-6B √ √ x GLM-4-9B √ √ x Llama2-13B √ √ x Llama2-70B √ √ x Llama2-7B √ √ x Llama3-70B √ √ x Llama3-8B √ √ x Qwen-14B √ √ x Qwen-72B √ √ x Qwen-7B √ √ x Qwen1.5-14B √ √ x Qwen1.5-32B √ √ x Qwen1.5-72B √ √ x Qwen1.5-7B √ √ x Qwen2-72B √ √ x Qwen2-72B-1K √ √ x Qwen2-7B √ √ x Qwen2-1.5B √ √ x Qwen2-0.5B √ √ x Qwen2.5-72B √ √ x Qwen2.5-32B √ √ x Qwen2.5-14B √ √ √ Qwen2.5-7B √ √ x Qwen2.5-72B-1K √ √ x
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