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处理ModelArts数据集中的数据 数据处理场景介绍 创建ModelArts数据校验任务 创建ModelArts数据清洗任务 创建ModelArts数据选择任务 创建ModelArts数据增强任务 管理和查看数据处理任务 父主题： 数据准备与处理
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预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
训练作业：用户在运行训练作业时，可以查看多个计算节点的CPU、GPU、NPU资源使用情况。具体请参见训练资源监控章节。 在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看CPU、内存、GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看服务详情章节。 父主题： ModelArts
准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： Qwen-VL模型基于Standard+OBS适配PyTorch
inconsistent with standard open source 原因分析 ChatGLM3-6B或GLM-4-9B调优转换后的模型文件中配置文件与原始文件有差异，导致权重校验失败。 问题影响 ChatGLM3-6B或GLM-4-9B调优转换后的模型无法使用权重校验。 处理方法
<>=&"'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
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai、openai-chat等。本文档使用的推理接口是vllm，而llava多模态推理接口是openai-chat。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。
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
containers: - image: ${image_name} # 推理镜像名称 imagePullPolicy: IfNotPresent name: ${container_name}
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据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以 llama2-70b 和 llama2-13b 预训练 为例，执行脚本为 0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均
当已有的数据处理任务不再使用时，您可以删除数据处理任务。 请注意，数据处理任务删除后不可恢复，请谨慎操作。 处于“完成”、“失败”、“已停止”、“运行失败”、“部署中”状态的训练作业，您可以单击操作列的“删除”，删除对应的数据处理任务。 查看数据处理任务详情 登录ModelArts管理控制台，在左侧的
分离部署 PD分离部署使用说明 父主题： 推理关键特性使用
Lite Cluster高危操作一览表 当您在CCE、ECS或BMS服务控制台直接操作ModelArts Lite Lite Cluster资源时，可能会导致资源池部分功能异常。下表可帮助您定位异常出现的原因，风险操作包括但不限于以下内容。 高危操作风险等级说明： 高：对于可能直
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
权重转换完成后，在/home/ma-user/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。 权重转换完成后，需要将例如saved_models/pretrain_hf中的文件与原始Hugging
recent call last): File "train_net.py", line 1923, in <module> main_worker(args) File "train net.py", line 355, in main_ worker network = torch
et_info.json 文件。 步骤二：修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为Yaml文件，启动训练前需修改Yaml配置文件，Yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/AscendFactory/scripts_llamafactory/demo
workforce_task_id 是 String 标注任务ID。 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。
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