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algorithm_names Array of strings 该算法类型下所有算法的名称。 请求示例 查询自动化搜索作业支持的yaml配置模板的信息 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/autosearch/yaml-templates 响应示例
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池监控信息。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools { } 响应示例 状态码： 200 OK。 { "statistics"
worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询标注团队成员详情 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces/{workforce_id}/workers/{worker_id}
python -c "import torch;print(torch.__version__)" 通过pytorch官网可查兼容版本：https://pytorch.org/get-started/previous-versions/ 如果环境中装了多版本的cuda，可以排查LD
pt4_data.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep RANK') 父主题： Standard模型训练
py，替换原来权重里的tokenization_chatglm.py。 https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat/blob/main/tokenization_chatglm.py https://huggingface.co/THUDM/chatg
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 创建API并授权应用 POST https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/{service_id}/app-auth-api {
t字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
t字段，做出回答。 步骤三：sharegpt格式数据生成为训练data数据集 若使用开源数据集，推荐使用原论文代码仓数据集，下载地址：https://huggingface.co/datasets/Aeala/ShareGPT_Vicuna_unfiltered/blob/main/ShareGPT_V4
如以下查询training_job_id为5b60a667-1438-4eb5-9705-85b860e623dc的作业中trial为ae544174的信息。 GET https://endpoint//v2/{project_id}/training-jobs/5b60a667-1438-4eb5-9705-8
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/tags 响应示例 状态码： 200 查询项目下指定资源类型的所有标签。
用率或NPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率或NPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 系统预置了卡死检测的环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME=30”，表示30分钟内进程IO无变化则判定作业卡死。如果需要修改卡死检测
import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.envir
重新发送。 import os os.environ['PS_VERBOSE'] = '2' os.environ['PS_RESEND'] = '1' 其中，“os.environ['PS_VERBOSE'] = '2'”为打印所有的通信信息。“os.environ['PS_RESEND']
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags
tistic 参数 参数类型 描述 job_count Integer 当前实验下的训练作业总个数。 请求示例 创建实验。 POST https://{endpoint}/v2/{project_id}/training-experiments { "metadata" :
ata.json.json）按照下面的数据存放目录要求放置。 指令微调样例数据集alpaca_gpt4_data.json的下载链接：https://huggingface.co/datasets/QingyiSi/Alpaca-CoT/blob/main/alpacaGPT4/alpaca_gpt4_data
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 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat DeepSpeed 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明
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