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CommonOperations”已生效。 在“服务列表”中选择除ModelArts外（假设当前策略仅包含ModelArts CommonOperations）的任一服务，如果提示权限不足，表示“ModelArts CommonOperations”已生效。 在“服务列表”中选择ModelArts，进入
CommonOperations”已生效。 在“服务列表”中选择除ModelArts外（假设当前策略仅包含ModelArts CommonOperations）的任一服务，如果提示权限不足，表示“ModelArts CommonOperations”已生效。 在“服务列表”中选择ModelArts，进入
TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 4 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示contex
的瓶颈，导致迭代缓慢。 由于环境或网络问题，读OBS时遇到读取数据失败情况，从而导致整个作业失败。 重复打印日志，该日志表示正在读取远端存在的文件，当文件列表读取完成以后，开始下载数据。如果文件比较多，那么该过程会消耗较长时间。 处理方法 在创建训练作业时，数据可以保存到OBS上
TP 8 表示张量并行。对应训练参数 tensor-model-parallel-size 。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。对应训练参数 pipeline-model-parallel-size 。 CP 1 表示contex
0 Python版本：3.10 确保容器可以访问公网。 仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface
可用资源，如果资源标识为售罄，表示暂无此资源。 例如，模型来源于自动学习项目，则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “计算节点个数” 设置当前版本AI应用的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置大于1，表示后台的计算模式为分布式的。请根据实际编码情况选择计算模式。
离散值评估结果 包含评估指标为召回率（Recall）、精确率（Precision）、准确率（Accuracy）与F1值（F1 Score）。下表为具体说明： 表1 离散值评估结果包含指标说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。
offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 tags Array of PoolTag objects 资源标签的列表。 表4 PoolTag 参数 参数类型 描述 key
准备数据 自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 创建预测分析自动学习项目时，对训练数据有什么要求？ 使用从OBS选择的数据创建表格数据集如何处理Schema信息？ 物体检测或图像分类项目支持对哪些格式的图片进行标注和训练？ 父主题： Standard自动学习
数据处理：在ModelArts数据管理中创建数据清洗、数据校验、数据选择和数据增强的数据处理任务时，不收费。 但是存储到OBS中的数据会收取费用。具体内容如表1所示。 表1 存储计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 存储资源 对象存储OBS 用于存储训练和推理的输入数据和输出结果数据。具体费用可参见对象存储价格详情。
数据集版本管理 查询数据集版本列表 创建数据集版本 查询数据集版本详情 删除数据集版本 父主题： 数据管理
如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格，只有llama3-8B/70B支持该功能。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface
2卡。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend单卡。 Ascend: 8*ascend-snt9b表示Ascend 8卡。 购买并开通DevServer资源 请参考DevServer资源开通，购买DevSe
“dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_type”为“0”表示数据集类型为图像分类。 “data_path”为数据源所在的存储路径。 “work_path”为数据集输出位置。 “labels”为数据集的标签列表，填写标签信息。 返回状态码为“201 Created”，响应Body如下：
请根据实际规划修改。 MODEL_TYPE 14B 必填。表示模型加载类型，根据实际填写7B、14B或72B。 TRAIN_ITERS 200 非必填。表示训练迭代周期，根据实际需要修改。 MBS 2 非必填。表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线
FS盘存储的代码。 线上开发：代码在云上，通过SSH连接容器。 图3 选择开发场景 图4 选择训练作业代码存储位置 鼠标放至作业列表处，单击作业列表旁边的打开创建训练作业页面。 图5 创建作业入口 （可选）设置中转目录：中转目录支持OBS路径和SFS盘挂载路径。如果已经在步骤3配置，此处会自动显示中转目录。
907版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。
objects 标签的融合结构，相同key合并。 表3 CombineTmsTags 参数 参数类型 描述 key String 标签的key。 values Array of strings 相同key的标签value合并后的列表。 状态码： 400 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述
me="obj_detection_task", task_type=1, description="label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_name 是 String 标注任务的名称。 task_type 是 Integer
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