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自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。如：“obs://bucket/files/”。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects
--namespace k8s.io image list Step3 制作推理镜像 获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.910-xxx.z
创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
如数据评估、模型评估、性能评估等，让AI项目管理者能很方便的查看流水线执行过程的质量与效率。 流程优化：围绕流水线每一次迭代，用户可以自定义输出相关的核心指标，并获取相应的问题数据与原因等，从而基于这些指标，快速决定下一轮迭代的执行优化。 Workflow介绍 Workflow
Private key file：存放在本地的云上开发环境私钥文件，即在创建开发环境实例时创建并保存的密钥对文件。 单击将连接重命名，可以自定义一个便于识别的名字，单击OK。 配置完成后，单击Test Connection测试连通性。 选择Yes，显示Successfully co
matmul、swiglu、rope等算子性能提升，支持vllm推理场景 支持random随机数算子，优化FFN算子，满足AIGC等场景 支持自定义交叉熵融合算子，满足BMTrain框架训练性能要求 优化PageAttention算子，满足vllm投机推理场景 支持CopyBlocks算子，满足vllm框架beam
使用模型需要的数据集格式。 model_description_url String 模型描述链接。 parameter String 模型的运行参数。当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。该样例请参考请求示例。 create_time Long 模型的创建时间。 engine_id Long
创建时用户指定的作业名称，不能超过128个字符。 --image String 否 自定义镜像路径，格式为：组织名/镜像名:镜像版本。当用户设置“feature”为“custom”时，该参数生效。用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 -obs / --obs-bucket
model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto：自动学习；algos：预置算法；custom：自定义。 install_type Array of strings 模型支持的部署类型列表。 model_size Integer 模型大小，单位为字节数。
sh文件中所需要的obs文件路径。 准备imagenet数据集的分享链接 勾选要分享的imagenet21k_whole数据集文件夹，单击分享按钮，选择分享链接有效期，自定义提取码，例如123456，单击“复制链接”，记录该链接。 准备obsutil_linux_amd64.tar.gz的分享链接 单击此处下载obsutil_linux_amd64
nt 4量化默认为FP16精度。${HOME} 目录需要根据读者实际数据集及模型路径匹配，适配的数据集是ADGEN数据集，如果您需要使用自定义的数据集训练，具体请参考使用自己数据集。另外通过指定local_rank为-1为单卡模式，多卡模式下无需指定，会默认启动DistributedDataParallel（DDP）
作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 os.modelarts/node.prefix 否 String 自定义节点名称前缀。 表6 PoolAnnotationsCreation 参数 是否必选 参数类型 描述 os.modelarts/description
工作流名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。 scene_id String 自定义场景ID。 scene_name String 自定义场景名称。 steps_execution Array of StepExecution objects 执行记录的step。
multimodal_algorithm/OpenSoraPlan1.0/ 目录下的所有文件，将该目录上传到宿主机上。 Step3 构建镜像 基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像Open-Sora-Plan1.0:1.0。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见表2。 FROM
PIP源环境变量 API网关地址环境变量 作业元信息环境变量 约束限制 为了避免新设置的环境变量与系统环境变量冲突，而引起作业运行异常或失败，请在定义自定义环境变量时，不要使用“MA_”开头的名称。 如何修改环境变量 用户可以在创建训练作业页面增加新的环境变量，也可以设置新的取值覆盖当前训练容器中预置的环境变量值。
--namespace k8s.io image list Step3 制作推理镜像 获取模型软件包，并上传到机器SFS Turbo的目录下（可自定义路径），获取地址参考表1。 解压AscendCloud压缩包及该目录下的推理代码AscendCloud-LLM-6.3.911-xxx.z
单击“创建数据集”，进入“创建数据集”页面，根据数据类型以及数据标注要求，选择创建不同类型的数据集。填写数据集基本信息。 图1 参数填写 名称：数据集的名称，可自定义您的数据集。 描述：该数据集的详情信息。 数据类型：根据实际需求，选择对应的数据类型。 数据来源： OBS导入数据 用户在OBS中有准备好
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与
Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与
主机指标、网络指标、磁盘指标和文件系统指标的命名空间 PAAS.SLA：SLA指标的命名空间 PAAS.AGGR：集群指标的命名空间 CUSTOMMETRICS：默认的自定义指标的命名空间 表6 dimensions 参数 参数类型 描述 name String 指标维度名称。 value String 指标维度取值。
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