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inner_annotation_path String 数据集内部标注结果的保存路径。 inner_data_path String 数据集内部数据的保存路径。 inner_log_path String 数据集内部日志的保存路径。 inner_task_path String 数据集内部任务路径。
指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务。 当参数值>=max_steps时，生成模型仅保存经过TRAIN_ITERS次训练后的最后一个版本。 当参数值<max_steps时，生成模型会每经过save_steps次，保存一次模型版本。 模型版本保存次数=max_steps//save_steps
support_export 否 Boolean 是否过滤只支持导出的数据集（当前仅图像分类、物体检测、自由格式三种数据集支持导出），不传该参数或参数取值为false表示不过滤。可选值如下： true：过滤只支持导出的数据集 false：不过滤只支持导出的数据集（默认值） train_evaluate_ratio
删除所有的安装包及cache 安装完外部库后保存镜像环境 ModelArts的新版Notebook提供了镜像保存功能。支持一键将运行中的Notebook实例保存为镜像，将准备好的环境保存下来，可以作为自定义镜像，方便后续使用。保存镜像，安装的依赖包不会丢失。安装完依赖包后，推荐保存镜像，避免安装的依赖包
理和部署为服务。 制作流程 场景一： 预置镜像的环境软件满足要求，只需要导入模型包，就能用于创建模型，通过镜像保存功能制作。具体案例参考在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理。 图1 模型的自定义镜像制作场景一 场景二： 预置镜像既不满足软件环境要求，同时需要
镜像保存时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”如何解决？ 问题现象 在Notebook里保存镜像时报错“container size %dG is greater than threshold %dG”。 原因分析
ptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 500 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务
scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然后使用保存镜像功能。后续训练作业使用新保存的镜像，无需每次启动训练作业时再次下载代码包以及安装依赖包，可节约训练作业启动时间。 图4 安装依赖包 图5 保存镜像 图6 填写保存镜像相关参数 父主题： 准备镜像
单模型性能调优AOE 使用AOE工具可以在模型转换阶段对于模型运行和后端编译过程进行执行调优。请注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在
0：普通集群 1：安全集群 cluster_name String MRS集群名称。可登录MRS控制台查看。 database_name String 导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String
ptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained
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智能标注完成后，需要对标注结果进行确认。 如果未确认标注结果，直接加入新数据，重新智能标注，会将待确认的数据和新加入的数据全部重新训练。 如果确认标注结果后，再加入新数据，只重新训练标注新的数据。 父主题： Standard数据准备
ptq_config) 您还可以使用save_pretrain()方法在本地保存您的量化模型。如果模型是用device_map参数量化的，请确保在保存之前将整个模型移动到GPU或CPU。例如，要将模型保存在CPU上。 quantized_model.save_pretrained
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