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Cluster的基本使用流程，帮助您快速上手。 图1 资源池架构图 如图所示为Lite Cluster架构图。Lite Cluster基于CCE服务实现对资源节点的管理，因此，用户首先需要购买一个CCE集群。在ModelArts控制台购买Lite Cluster集群时，ModelArts的
A微调、DPO训练方案。 DPO(Direct Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。
benchmark方法介绍 性能benchmark包括两部分。 静态性能测试：评估在固定输入、固定输出和固定并发下，模型的吞吐与首token延迟。该方式实现简单，能比较清楚的看出模型的性能和输入输出长度、以及并发的关系。 动态性能测试：评估在请求并发在一定范围内波动，且输入输出长度也在一定范围
务指定路径，输入和输出数据需要配置2个地方： 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts Standard推荐以下方式实现参数解析。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import argparse # 创建解析 parser = argparse
sh封装训练外的文件复制工作（数据、代码：OBS-->容器，输出结果：容器-->OBS），run.sh的构建方法参考在ModelArts Standard使用run.sh脚本实现OBS和训练容器间的数据传输。 如果预置脚本调用结果不符合预期，可以在容器实例中进行修改和迭代。 针对专属池场景 由于专属池支持SFS挂载
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
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editable Boolean 是否可编辑。 required Boolean 是否必须。 sensitive Boolean 是否敏感。该功能暂未实现。 valid_type String 有效种类。 valid_range Array of strings 有效范围。 表11 i18n_description
Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object Storage Service）与SFS Turbo文件系统联动，可以实现灵活数据管理、高性能读取等。 约束限制 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23
#已创建的PVC名称 restartPolicy: OnFailure 双个节点训练的config.yaml文件模板，用于实现双机分布式训练。 apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: configmap1980-vcjob
editable Boolean 是否可编辑。 required Boolean 是否必须。 sensitive Boolean 是否敏感。该功能暂未实现。 valid_type String 有效种类。 valid_range Array of strings 有效范围。 表10 i18n_description
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
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业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训
editable Boolean 是否可编辑。 required Boolean 是否必须。 sensitive Boolean 是否敏感。该功能暂未实现。 valid_type String 有效种类。 valid_range Array of strings 有效范围。 表13 i18n_description
练、PPO强化训练方案。 DPO(Direct Preference Optimization)：直接偏好优化方法，通过直接优化语言模型来实现对大模型输出的精确把控，不用进行强化学习，也可以准确判断和学习到使用者的偏好，最后，DPO算法还可以与其他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。
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