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创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训
创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训
错误码。 error_msg String 错误信息。 file_statistics FileCopyProgress object 文件复制进度。 finished_file_count Long 传输完成文件数。 finished_file_size Long 传输完成文件大小（字节）。
（可选）工作空间配置 模型训练 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法到OBS 使用Notebook进行代码调试 创建单机单卡训练作业 监控资源 本地构建镜像及调试 本节通过打包conda env来构建环境，也可以通过pip install、conda install等方式安装conda环境依赖。
Boolean 是否是订阅的服务。True表示为订阅服务。 service_id String 服务ID。 progress Integer 部署进度，当状态是deploying时返回。 shared_count Number 订阅的服务数。 tenant String 服务归属租户。 status
在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多模型灰度发布、A/B测试。将模型部署为一个Web Service，并且提供在线的测试UI与监控能力。 发布区域：华北-北京一、华北-北京四、华北-乌兰察布一、华东-上海一、华南-广州、西南-贵阳一、中国-香港、亚太-曼谷、亚太-新加
评估推理资源。运行如下命令，返回NPU设备信息可用的卡数。 npu-smi info # 启动推理服务之前检查卡是否被占用、端口是否被占用，是否有对应运行的进程 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 驱动版本要求是23
init_or_rescheduled：代表本次启动为被调度后的首次运行，包括初次启动及调度恢复后的运行。 restarted：代表本次启动非被调度后的首次运行，为进程重启后的运行。 end_reason String 本次运行结束原因。 end_related_task String 引发本次运行结束的task
创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训
创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训
创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训
ckend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理，"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0
根据量化方式选择对应参数，可选awq，smoothquant，gptq。 distributed_executor_backend是开启多进程服务方式，选择ray开启。 model：模型启动模式，可选vllm，openai或hf，hf代表huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。
ckend：多卡推理启动后端，可选值为"ray"或者"mp"，其中"ray"表示使用ray进行启动多卡推理，"mp"表示使用python多进程进行启动多卡推理。默认使用"mp"后端启动多卡推理。 推理启动脚本必须名为run_vllm.sh，不可修改其他名称。 hostname和port也必须分别是0
创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训
创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训
必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下 logging_steps 2 用于指定模型训练过程中，多少步输出一次日志。日志包括了训练进度、学习率、损失值等信息。建议设置 save_steps 500 指定模型训练过程中，每多少步保存一次模型。保存的模型可以用于后续的训练或推理任务
finished_sample_count Integer 已完成的样本数量。 path String 导出的输出路径。 progress Float 任务当前进度百分比。 status String 任务状态。 task_id String 任务ID。 total_sample_count Integer
创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训
输入位置的子目录。 图1 下载详情 完成参数填写，单击“确定”，自动跳转至AI Gallery个人中心“我的下载”页签，单击按钮，查看下载进度，等待5分钟左右下载完成，单击展开下载详情，可以查看该数据集的“目标位置”。 步骤四：创建新版自动学习图像分类项目 确保数据集创建完成且可
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