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ervice_id使用英文半角逗号拼接。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 无
metadata NeworkMetadata object 网络资源的metadata信息。 spec NetworkSpec object 网络资源的描述信息。 status NetworkStatus object 网络资源的状态信息。 表6 NeworkMetadata 参数 参数类型
of strings 请求模式，AI引擎支持部署为同步在线服务或异步在线服务。 sync：同步在线服务 async：异步在线服务 accelerators Array of Accelerator objects AI引擎可使用的加速卡。 arch Array of strings AI引擎架构，目前共两种：
训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。
在notebook调试用户代码，并找出问题的代码段。 通过关键代码段 + 退出码尝试去搜索引擎寻找解决办法。， 通过训练日志排查问题 通过日志判断出问题的代码范围。 修改代码，在问题代码段添加打印，输出更详细的日志信息。 再次运行作业，判断出问题的代码段。 父主题： 业务代码问题
内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 响应参数 状态码： 200 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 操作失败的错误码。 error_msg String 操作失败的错误信息。 results
String 参数类型。 continuous：指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为输入框。 discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
t4u8。 count 是 Integer 规格保障使用量。 maxCount 是 Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs 否 Array of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。 nodePool 否 String 节点池名称。比如：nodePool-1。
@modelarts:color String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b
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。 os.modelarts/name String 用户指定的pool名称。 os.modelarts/resource.id String 资源池的主资源id，通常提供给cbc使用。 os.modelarts/tenant
若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后
训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。
训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。
训练时设置的参数，具体参数查看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。
若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后
若查看启动作业日志信息，可通过以下命令打印正在启动的日志信息。其中${pod_name}为pod信息中的NAME，例如vcjob-main-0。 kubectl logs -f ${pod_name} 训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 打印训练日志 训练完成后
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