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工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 flavor_type 否 String 资源类型 -ASCEND_SNT9 -ASCEND_SNT9B -ASCEND_SNT3 响应参数 状态码：200 表3 响应Body参数 参数
能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图3 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业
参数类型 描述 id String 服务器资源id。 type String DevServer服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务器 ECS：弹性云服务器 HPS：超节点服务器 hps_id String 服务器所属的超节点资源id。 表4 Endpoints 参数 参数类型
访问此服务的预测接口，ModelArts会按此权重比例将预测请求转发到对应的模型版本实例。 specification 是 String 资源规格，当前版本可选modelarts.vm.cpu.2u/modelarts.vm.gpu.p4(需申请)/modelarts.vm.ai1
通常在2~6之间，步数越小，每次校验的token越少，投机token与大模型一致的概率越高；反之，步数过大会导致与大模型无法保持一致，造成资源浪费。 offline speculative_draft_tensor_parallel_size int 小模型所使用的设备数量，由于
能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业
能够被NPU/(TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图2 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业
操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备环境 本教程案例是基于ModelArts Lite Server运行的，需要购买并开通Server资源。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。
可视化作业的名称。 service_url String 可视化作业的endpoint。 resource_id String 可视化作业的计费资源ID。 job_id Long 可视化作业的ID。 job_desc String 可视化作业的具体描述。 duration Long 可视化作业的运行时长，单位为毫秒。
在开发环境中调试代码 由于已经连接至云端开发环境，此时可以方便地在本地PyCharm中编码、调测并运行。实际运行环境为云上开发环境，资源为云上昇腾AI处理器资源。可以做到本地编写修改代码，直接在云上环境运行。 像本地运行代码一样，直接单击运行按钮运行代码即可，此时虽然是在本地IDE单击
参数类型 描述 id String 服务器资源id。 type String DevServer服务器类型。枚举值如下： BMS：裸金属服务器 ECS：弹性云服务器 HPS：超节点服务器 hps_id String 服务器所属的超节点资源id。 表5 Endpoints 参数 参数类型
通常在2~6之间，步数越小，每次校验的token越少，投机token与大模型一致的概率越高；反之，步数过大会导致与大模型无法保持一致，造成资源浪费。 offline speculative_draft_tensor_parallel_size int 小模型所使用的设备数量，由于
练作业，提高训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图5 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径
编辑Notebook介绍 在Notebook详情页，单击“项目介绍”。 在基础设置中设置“许可证”、“语言”、“框架”、“任务类型”和“硬件资源”等信息。 单击“确定”。 编辑设置 基本设置 单击右侧的，可以更改Notebook名称和描述。 编辑完成之后单击“确定”。 关联资产 在
model_version String 模型版本。 weight Integer 权重，分配到此模型的流量权重。 specification String 资源规格。 instance_count Integer 模型部署的实例数。 envs Map<String, String> 运行模型需要的环境变量键值对。
如下所示： 训练作业创建成功 训练作业创建失败报错： 准备阶段超时。可能原因是跨区域算法同步或者创建共享存储超时 训练作业已排队，正在等待资源分配 训练作业排队失败 训练作业开始运行 训练作业运行成功 训练作业运行失败 训练作业被抢占 系统检测到您的作业疑似卡死，请及时前往作业详情界面查看并处理
训练成功率和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考不同模型推荐参数、NPU卡数进行配置。 图5 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。
参数类型 描述 add_sample_count Integer 新增样本数量。 analysis_cache_path String 特征分析的缓存路径。 analysis_status Integer 特征分析任务的当前状态。可选值如下： 0：初始化 1：运行中 2：完成 3：失败 analysis_task_id
和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图4 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业
和提升作业的稳定性。详细可了解：无条件自动重启。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图4 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，提交训练作业
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