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/home/ma-user/ws/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行
/home/ma-user/ws/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data 【可选】dataset_info.json配置文件所属的绝对路径；如使用自定义数据集，yaml配置文件需添加此参数。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用QWEN模板进行
模型所有的apis入参出参信息（从模型预览中获取）。 model_source String 模型来源。 auto：自动学习 algos：预置算法 custom：自定义 tunable Boolean 标识模型是否支持二次调优。 true：支持 false：不支持 market_flag Boolean 标识模型是否来自市场。
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
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
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
在“在线服务”的详情页面，可以获取该服务的调用地址和输入参数信息。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径，调用地址后需拼接自定义路径。如：“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。 图2 获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式一：使用Python语言发送预测请求
在线服务详情 > 调用指南”页面获取。 “API接口公网地址”即在线服务的调用地址。当模型配置文件中apis定义了路径，调用地址后需拼接自定义路径。如：“{在线服务的调用地址}/predictions/poetry”。 图1 获取在线服务API接口地址和文件预测输入参数信息 方式
止。 表5 ServiceConfig 参数 是否必选 参数类型 描述 custom_spec 否 CustomSpec object 自定义资源规格配置，仅当specification配置为custom时返回。 envs 否 Map<String,String> 公共参数。运行
th中。 当训练数据保存在Notebook中，则将其打包成zip文件并上传到指定的obs_path中。 向ModelArts训练服务提交自定义镜像训练作业，使用的镜像为当前Notebook的镜像，这样保证了远程训练作业和在Notebook中的训练作业使用的运行环境一致。 训练任务
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
work_dir：工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件 container_work_dir: 容器工作目录，一般同work_dir container_name：自定义容器名 image_id：镜像ID，通过docker images来查看拉取的镜像ID。 步骤四 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
创建”，开始创建AI应用。 图2 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。
创建”，开始创建AI应用。 图2 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。
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
work_dir：工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件 container_work_dir: 容器工作目录，一般同work_dir container_name：自定义容器名 image_id：镜像ID，通过docker images来查看拉取的镜像ID。 步骤四：进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
如本案例中从Gallery下载的数据集。单击图标选择您的OBS桶下的任意一处目录，但不能与输出位置为同一目录。 名称：默认自动生成，也可自定义修改。 描述：数据集信息描述。 单击“确定”，跳转至“我的数据 > 我的下载”页签，等待下载完成（下载完成大概5分钟左右，请您耐心等待）。
io image list 步骤三 构建ModelArts Lite训练镜像 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训练代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.z
io image list 步骤三 构建ModelArts Lite训练镜像 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训练代码AscendCloud-LLM-6.3.908-xxx.z
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