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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
验收评分，用于团队标注。 deletion_reasons Array of strings 样本的删除原因，用于医疗。 hard_details Map<String,HardDetail> 疑难详情，包括：疑难描述，疑难原因，疑难建议。 labelers Array of Worker objects
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： OBS操作相关故障
此接口为异步接口，作业状态请通过查询训练作业列表和查询训练作业版本详情接口获取。 URI POST /v1/{project_id}/training-jobs/{job_id}/versions/{version_id}/stop 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选
以参考表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/alpaca_gpt4_data.json 必
configuration中选择Python File，其他语言操作类似。如下图所示： 步骤三：编辑launch.json，增加justMyCode": false配置，如下所示。 { // Use IntelliSense to learn about possible attributes
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
er/work/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/pretrain_hf/目录下查看转换后的权重文件。 注意：权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging
create_time Long 创建时间。 description String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email String 标注成员邮箱。 role Integer 角色。可选值如下： 0：标注者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status
训练任务的排队逻辑是什么？ 当前训练任务排队的逻辑是先进先出，前面的任务没运行完后面的任务不会运行，有可能会造成小任务被“饿死”，需要用户注意。 饿死指的是前面的任务被一个大的任务堵着（例如是64卡），需要等空闲64卡这个任务才能运行，64卡的任务后面跟着1卡的。即使现在空出来30卡，这个1卡的任务也排不上。
如何查看数据集大小 数据管理目前只统计数据集的样本数量，无法查看数据集大小。 父主题： Standard数据管理
为什么通过Manifest文件导入失败？ 问题现象 针对已发布的数据集，使用此数据集的Manifest文件，重新导入，此时出现导入失败的错误。 原因分析 针对已发布的数据集，其对应的OBS目录下，发生了数据变化，如删除图片，导致此Manifest文件与当前OBS目录下的数据情况不
Lite Cluster资源使用 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成分布式训练任务 在Lite Cluster资源池上使用ranktable路由规划完成Pytorch NPU分布式训练 在Lite Cluster资源池上使用Snt9B完成推理任务
专属资源池创建训练作业 创建训练作业界面无云存储名称和挂载路径排查思路 父主题： 训练作业
更新标注团队成员 功能介绍 更新标注团队成员。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI PUT /v2/{project_id}/workforces/{wo
资源和引擎规格接口 查询作业资源规格 查询作业引擎规格 父主题： 训练管理（旧版）
欠费后，ModelArts的资源是否会被删除？ 欠费后，ModelArts的资源不会被立即删除。 欠费后，您可以在“费用中心”查看欠费详情。为了防止相关资源不会被停止服务或者逾期释放，您需要及时进行还款或充值。 查询欠费步骤 登录管理控制台。 单击页面右上角的“费用”进入“费用中心”页面。
日志提示“Please upgrade numpy to >= xxx to use this pandas version” 问题现象 在安装其他包的时候，有依赖冲突，对numpy库有其他要求，但是发现numpy卸载不了。出现如下类似错误： your numpy version is
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
上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。具体步骤如下： 进入到/home/ma-user/ws/llm_train/LLaMAFactory/LLaMA-Factory/data目录下。
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