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--tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048
--tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048
Auto grouping task submitted. 自动分组作业提交成功 自动分组作业提交成功 200 ModelArts.4962 Auto grouping task executed. 自动分组作业执行成功 自动分组作业执行成功 200 ModelArts.4964 Auto
常见的标准操作系统镜像，所有用户可见，包括操作系统以及预装的公共应用（SDI卡驱动、bms-network-config网络配置程序、Cloud-init初始化工具等）。请根据您的实际需要自助配置应用环境或相关软件。ModelArts服务提供镜像支持多种操作系统，内置AI场景相关
ker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成： buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildki
ker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成： buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildki
ker从公司开源出来的下一代镜像构建工具，支持OCI标准的镜像构建，nerdctl需要结合buildkit一起使用。buildkit由两部分组成： buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildki
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 plot_loss true 用于指定是否绘制损失曲线。如果设置为"true"，则在训练结束后，将损失曲线保存为图片
--tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048
计费样例 计费场景一 某用户于2023/03/18 15:30:00使用一个按需计费的公共资源池进行训练，规格配置如下： 规格：CPU: 8 核 32GB (modelarts.vm.cpu.8ud) 计算节点个数：1个 用了一段时间后，于2023/03/20 10:30:00停
-checkpoint_path ：（可选）可基于此目录的lipsync_expert模型继续进行训练，如果重新训练则不需要此参数。 默认每10000 step保存一次模型。 训练Wav2Lip模型。 训练Wav2Lip模型时需要使用专家唇形同步鉴别器。可以使用上一步3中的训练结
d的对应配置。 图9 使用当前DashBoard的配置 创建Dashboards查看指标 打开“DashBoards”，单击“New”，选择“New Dashboards”。 在New Dashboards界面，单击“Add a new panel”。 在New dashboard
Form”子选项 功能说明 Add new form field 支持新增“dropdown”、“input”和“slider”类型的表单。如图19所示。每新增一个字段，会分别在代码和表单区域中增加对应的变量，修改表单区域的值也会同时修改代码变量值。 说明： 创建dropdown类型的表单时，“ADD
placeholder_type=wf.PlaceholderType.FLOAT, default=1.0, description="每训练n个epoch做一次验证")), wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs"
--tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048
task_id 是 String 数据处理任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为100。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 order 否
前缀必须以小写字母开头，并由小写字母和数字组成，以“-”分隔。例如：node-com。 标签 单击“添加新标签”，可以为Lite资源池配置标签信息，通过标签实现资源的分组管理。此处的标签信息可以同源标签管理服务TMS中预定义的标签信息。也可以在创建完成后的Lite资源池详情页面中通过“标签”页签设置标签信息。
指令微调数据：如上述提供的 alpaca_gpt4_data.json 数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为
--tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048
--tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。 --epochs：测试轮数，默认取值为5。 --parallel-num：每轮并发数，支持多个，如 1 4 8 16 32。 --prompt-tokens：输入长度，支持多个，如 128 128 2048 2048
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