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选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 服务启动如果配置了--num-scheduler-steps和--multi-step-stream-outputs=false，则需配置此参数与服务启动时--num-scheduler-steps一致。
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NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
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NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
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NPU设备和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
考表1按照实际需求修改。 表1 训练超参配置说明 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56
是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 email 否 String 团队标注成员邮箱。 samples 否 Array of SampleLabels objects 更新的样本列表。
单击“编辑”，查看高级配置的“plugins”参数下是否有“{"name":"cabinet"}”，如图2所示。 图2 Volcano调度器的高级配置 是，则执行2。 否，则在高级配置的“plugins”参数下添加“{"name":"cabinet"}”，单击下方的“安装”使Volcano调度器更新配置，完成滚动重启。
导入任务的当前状态。可选值如下： QUEUING：排队中 STARTING：开始执行 RUNNING：运行中 COMPLETED：已完成 FAILED：已失败 NOT_EXIST：不存在 task_id String 任务ID。 total_file_count Long 总文件数。
ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。 映射规则：当前不支持CPU配置cache盘；GPU与昇腾资源为单卡时，cache目录保持500G大小限制；除单卡外，cache盘大小与卡数有关，计算方式为卡数*500G，上限为3T。详细表1所示。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。命令如下：
在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS VPC。详情页面的“NAS VPC名称”和“NAS 子网ID”如果为空则证明没有开启，单击右上角配置NAS VPC即可。 如果单击开启后报错，可能是由于对应的VPC已经创建了对等连接，删除对等连接即可。
kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。 首先进入已创建的 CCE 集群控制版面中。根据图1的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图2步骤页面。 图1 配置中心 根据图2，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。
kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。 首先进入已创建的 CCE 集群控制版面中。根据图1的步骤进行操作，单击kubectl配置时，会弹出图2步骤页面。 图1 配置中心 根据图2，按步骤进行：判断是否安装 kubectl、下载kubectl配置文件、在机器中安装和配置kubectl。
以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/training_data/alpaca_gpt4_data.json
点池时不支持删除。 查看节点池的存储配置 在节点池管理的更新页面，可以查看该节点池配置的系统盘、容器盘或数据盘的磁盘类型、大小、数量、写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 在Lite资源池的扩缩容页面，也可以查看节点池的存储配置信息。 查找搜索节点池 在节点池管理
<>=&"'特殊字符。 emails 是 String 团队成员的邮箱。 role 是 Integer 成员角色。可选值如下： 0：标注人员 1：审核人员 2：团队管理员 响应参数 无 请求示例 创建标注团队的成员。设置成员角色为“2”，即团队管理员角色。 { "emails" : "xxx@xxx
Lite Server资源使用 LLM/AIGC/数字人基于Server适配NPU的训练推理指导 GPT-2基于Server适配PyTorch GPU的训练推理指导
status String 动态挂载OBS状态。枚举值如下： MOUNTING：挂载中 MOUNT_FAILED：挂载失败 MOUNTED：已挂载 UNMOUNTING：卸载中 UNMOUNT_FAILED：卸载失败 UNMOUNTED：卸载完成 uri String OBS对象路径。 请求示例
特定作业类型统计信息。 表4 WorkloadStatistics 参数 参数类型 描述 type String 作业类型。可选值如下： train：训练作业 infer：推理作业 notebook：Notebook作业 total Integer 作业个数。 status status
智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型 针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。 “快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。 “精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。
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