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String NPU驱动版本，物理资源池中含有ascend规格时可填，例如："C78"。 updateStrategy 否 String 驱动升级策略。可选值如下： force：强制升级，立即升级节点驱动，可能影响节点上正在运行的作业 idle：安全升级，待节点上没有作业运行时进行驱动升级
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch
按节点比例：每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量：每批次驱动升级的实例数量为设置的实例数量。 对于不同的升级方式，滚动升级选择节点的策略会不同： 如果升级方式为安全升级，则根据滚动实例数量选择无业务的节点，隔离节点并滚动升级。 如果升级方式为强制升级，则根据滚动实例数量随机选择节点，隔离节点并滚动升级。
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE 【GeneralPretrainHandler
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE 【GeneralPretrainHandler
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE 【GeneralPretrainHandler
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE 【GeneralPretrainHandler
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler
文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。 选择训练策略类型。 sft，复制sft_yaml样例模板内容覆盖demo.yaml文件内容。 lora，复制lora_yaml样例模板内容覆盖demo
表示当前的训练阶段。可选择值：【pt、sft】 sft：代表监督微调； pt：代表预训练； FINETUNING_TYPE full 表示表示训练策略。可选择值【full、lora】： full：全参微调 lora：lora微调 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler
在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACLs”，检查当前账号是否具备读写权限，如果没有权限，请联系桶的拥有者配置权限。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶策略”，检查当前OBS桶是否允许子用户访问。 检查训练作业的代码目录和启动文件地址 进入ModelArts管理控制台，在“作业管理 > 训练作
_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <exp_name>：实验名称：包含训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full】 训练完成后，test-benchmark目录下会生成训
_cfgs.yaml相对或绝对路径 <model_name>：训练模型名，如qwen2.5-7b <exp_name>：实验名称：包含训练策略类型及数据序列长度：【lora：4096-lora、full：4096-full】 训练完成后，test-benchmark目录下会生成训
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。
准备租户名ID和IAM用户名ID，用于OBS桶配置。 将您的租户名ID和IAM用户名ID提供给华为技术支持，华为云技术支持将根据您提供的信息，为您配置OBS桶策略，以便用户收集的日志可以上传至对应的OBS桶。 华为云技术支持配置完成后，会给您提供对应的OBS桶目录“obs_dir”，该目录用于后续配置的脚本中。
可以在控制台右上角的个人账号切换角色到账号A，使用账号A的委托权限。 图3 委托用户切换角色 说明： ModelArts暂不支持创建身份策略权限的委托。 “委托选择” 已有委托：列表中如果已有委托选项，则直接选择一个可用的委托为上述选择的用户授权。单击委托名称查看该委托的权限详情。
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型，在机器和人类评估方面都有很大的优势。
28集群版本支持通过控制台、API方式创建，CCE 1.23和CCE 1.25版本支持通过API方式创建。不同版本的CCE集群创建方式请见Kubernetes版本策略。 如果您已有CCE集群，但CCE集群版本低于1.23，则可参考升级集群的流程和方法，建议将集群升级至1.28版本。 Step6 购买Cluster资源
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