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timestamp.jpg 查看数据集演进过程 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“资产管理>数据集”，进入“数据集”管理页面。 在数据集列表中，单击操作列的“更多 > 版本管理”，进入数据集“版本管理”页面。 您可以查看数据集的基本信息，并在左侧查看版本演进信息及其发布时间。
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，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch
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，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch
任务提交成功后，单击“查看服务详情”，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。预计时长4分钟左右。 图3 服务部署成功 步骤四：预测结果 在线服务部署完成后，单击“预测”页签。 在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”查看预测结果。此处提供一个样例图片供预测使用。
processed_for_ma_input/llama2-13b/converted_weights_TP${TP}PP${PP}目录下查看转换后的权重文件。 Megatron转HuggingFace参数说明 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重
com/deep-learning/tf-1.13.2:latest 图2 上传镜像 完成镜像上传后，在“容器镜像服务控制台>我的镜像”页面可查看已上传的自定义镜像。 “swr.example.com/deep-learning/tf-1.13.2:latest”即为此自定义镜像的“SWR_URL”。
w至运行态。日志打印显示发布成功，则可前往ModelArts的Workflow页面中查看新发布的工作流。 workflow.release() 图3 发布成功 前往ModelArts控制台去查看新发布的Workflow，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相
其他参数请根据界面提示填写。 设置完成后，单击“确定”，即进行增量训练。系统将自动跳转至“模型训练”页面，待训练完成后，您可以在此页面中查看训练详情，如“训练精度”、“评估结果”、“训练参数”等。 图1 选择增量训练版本 父主题： Standard自动学习
h、MindSpore等)下均可以使用。 MoXing Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作，如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时，可直接调用接口，无需下载或安装SDK，使用限制比ModelArts
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 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。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选
参数 参数类型 描述 file_name String yaml文件名称。 content String yaml文件内容。 请求示例 如下查询algorithm_type为hpo且algorithm_name为Bayes的yaml配置文件内容。 GET https://endpo
ions"；若服务部署在生产环境中，该地址由API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。 图1 API接口公网地址 few_shot：开启少量样本测试后添加示例样本的个数。默认为3，取值范围为0~5整数。 is_devserver：
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，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch
支持1~90个字符，请勿在描述中输入涉政、迷信、违禁等相关敏感词，否则发布审核无法通过。 可见范围 “所有用户可见”：表示公开资产，所有用户都可以查看该资产。 “指定用户可见”：输入账号名、账号ID或用户昵称搜索并选择用户，使其可见该资产。 可用范围 选择是否启用“申请用户可用”。 勾选
作业日志选择OBS中的路径，ModelArts的训练作业的日志信息则保存该路径下。 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 执行训练任务
train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count 是 int 训练作业计算节点个数。 framework_type 否 String 训练作业选择的引擎规格，请参考查询引擎规格列表。 framework_version 否
使用推荐权重 参数配置完成后，单击“创建”，创建自定义模型。 在模型列表，单击模型名称可以进入详情页查看模型详细信息和任务。 当模型“状态”变成“创建成功”时，表示模型创建完成。 图3 查看我的模型状态 步骤二 ：部署模型服务 模型创建成功后，在“我的模型”页面，单击目标模型右侧操作列的“部署”。
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，训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。了解更多ModelArts训练功能，可查看模型开发简介。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配ModelLink PyTorch
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