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部署了高防服务，以防大流量攻击。 ModelArts对存放关键数据的数据库部署了数据库安全服务。 云服务防抖动和遭受攻击后的应急响应/恢复策略 ModelArts服务具备租户资源隔离能力，避免单租户资源被攻击导致爆炸半径大，影响其他租户。 ModelArts服务具备资源池和隔离能
object 调度策略。 created_at String 创建时间。 表5 WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。
Lite涉及的资源配额 服务 资源类型 ECS资源类型 ECS实例数 CPU核心数 RAM容量（MB） 弹性公网IP EIP资源 伸缩带宽策略 云硬盘EVS SFS资源 磁盘数 磁盘容量（GB） 快照数 弹性文件服务SFS资源 容量配额
objects 节点steps使用到的参数。 policies 否 WorkflowDagPolicies object 执行记录使用到的执行策略。 表3 StepExecution 参数 是否必选 参数类型 描述 step_name 否 String 节点的名称，在一个DAG中唯一
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
由于模型中LoRA微调训练存在已知的精度问题，因此不支持TP(tensor model parallel size)张量模型并行策略，推荐使用PP(pipeline model parallel size)流水线模型并行策略，具体详细参数配置如表2所示。 步骤3 启动训练脚本 修改超参值后，再启动训练脚本。Llama2-70b建议为4机32卡训练。
效地优化策略 PPO强化学习(Proximal Policy Optimization)：是一种在强化学习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而
先将权限加入到“策略”当中，再把策略赋给用户组。为了方便用户的权限管理，各个云服务都提供了一些预置的“系统策略”供用户直接使用。如果预置的策略不能满足您的细粒度权限控制要求，则可以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：允许用户设置训练作业最高优先级。 “策略配置方式”：选择可视化视图。 “策略内容”：允许，云服务中搜索ModelArts服务并选中，操作列
号。 将训练好的模型下载至本地后，上传至目标账号对应区域的OBS桶中。 通过对模型存储的目标文件夹或者目标桶配置策略，授权其他账号进行读写操作。详请参见配置高级桶策略。 父主题： Standard模型训练
操作名称，枚举如下: stop 停止 rerun 重跑 policies 否 ExecutionActionPolicy object 动作策略。 parameters 否 Array of WorkflowParameter objects 参数。 data_requirements
ModelArts的专属资源池对应的资源类型。 如您的组织已经设定ModelArts的相关标签策略，则需按照标签策略规则为资源添加标签。标签如果不符合标签策略的规则，则可能会导致资源创建失败，请联系组织管理员了解标签策略详情。 父主题： 管理Standard专属资源池
object 调度策略。 created_at String 创建时间。 表3 WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。
object 调度策略。 created_at String 创建时间。 表4 WorkflowSchedulePolicies 参数 参数类型 描述 on_failure String 定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。
定位前的排查当前主要包含如下几个方面： 训练超参数。常见的超参如下图所示： 图1 训练超参数 模型的超参通常可能调整的主要有学习率、batch size、并行切分策略、学习率warm-up、模型参数、FA配置等。用户在进行NPU精度和GPU精度比对前，需要保证两边的配置一致。 表1 超参说明 超参 说明
在线/批量服务使用的AI专属资源池弹性集群的资源池ID，仅当配置专属资源池时返回。 load_balancer_policy String 在线同步服务设置elb后端转发策略详情枚举值：ROUND_ROBIN(加权轮询算法)，LEAST_CONNECTIONS(加权最少连接)，SOURCE_IP(源ip算法)
ties> 服务级别附加属性，便于服务管理。 load_balancer_policy 否 String 只支持在线同步服务设置后端elb转发策略，枚举值：ROUND_ROBIN(加权轮询算法)，LEAST_CONNECTIONS(加权最少连接)，SOURCE_IP(源ip算法)
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