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发布需求 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴，你可以在AI Gallery上发布你的需求。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“我的需求”进入我的需求列表页，单击右上方的“发布”，进入发布需求页面。
job_name：可选参数，训练任务名，便于区分和记忆。 本地单机调试训练任务开始后，SDK会依次帮助用户完成以下流程： 初始化训练作业，如果2指定的训练数据在OBS上，这里会将数据下载到local_path中。 执行训练任务，用户的训练代码需要将训练输出保存在4中指定的local_path中。
调用成功时无此字段。 job_id Long 训练作业的ID。 job_name String 训练作业的名称。 job_desc String 训练作业的描述信息。 version_count Long 训练作业的版本数。 versions JSON Array 训练作业的运行版本参数。该样例请参考响应样例。属性详情参见表4。
OOM导致训练作业失败 问题现象 因为OOM导致的训练作业失败，会有如下几种现象。 错误码返回137，如下图所示。 Modelarts Service Log Trainina end with return code: 137 Modelarts Service Log]handle
训练日志包括普通训练日志和Ascend相关日志。 普通日志说明：当使用Ascend之外的资源训练时仅产生普通训练日志，普通日志中包含训练进程日志、pip-requirement.txt安装日志和ModelArts平台日志。 Ascend场景日志说明：使用Ascend资源训练时会产
模型训练结束后，训练模型以及相关输出信息需保存在OBS路径。“输出”数据默认配置为模型输出，代码参数为“train_url”，也支持用户根据1的算法代码自定义输出路径参数。 在创建训练作业时，填写输入路径和输出路径。 训练输入选择对应的OBS路径或者数据集路径，训练输出选择对应的OBS路径。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本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
使用预置算法训练时，训练失败，报“bndbox”错误 问题现象 使用预置算法创建训练作业，训练失败，日志中出现如下报错。 KeyError: 'bndbox' 原因分析 用于训练的数据集中，使用了“非矩形框”标注。而预置使用算法不支持“非矩形框”标注的数据集。 处理方法 此问题有两种解决方法：
训练作业的日志出现detect failed（昇腾预检失败） 问题现象 训练启动的日志出现如下相关错误： time="2023-05-27T07:07:08Z" level=error msg="detect failed, error: dsmi-checker detect failed
外网访问限制 日志提示“ Network is unreachable” 运行训练作业时提示URL连接超时 父主题： 训练作业
AIGC工具tailor使用指导 tailor简介 tailor是AIGC场景下用于模型转换（onnx到mindir）和性能分析的辅助工具，当前支持以下功能。 表1 功能总览 功能大类 具体功能 模型转换 固定shape转模型 动态shape传入指定档位转模型 支持fp32 支持AOE优化
分布式训练功能介绍 ModelArts提供了如下能力： 丰富的官方预置镜像，满足用户的需求。 支持基于预置镜像自定义制作专属开发环境，并保存使用。 丰富的教程，帮助用户快速适配分布式训练，使用分布式训练极大减少训练时间。 分布式训练调测的能力，可在PyCharm/VSCode/J
ain 加载上一步预训练后保存的权重文件。 TRAIN_ITERS 300 训练周期，必须大于上次保存训练的周期次数。 RUN_TYPE retrain 必填。训练脚本类型，retrain表示断点续训练。 断点续训练操作过程 baichuan2-13b的断点续训脚本baichuan2
String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id
查看训练作业详情 登录ModelArts管理控制台。 在左侧导航栏中，选择“模型训练 > 训练作业”，进入“训练作业”列表。 在作业列表，单击“导出”，可以将训练作业根据时间周期导出Excel表到本地。最多只支持导出前200行数据。 在“训练作业”列表中，单击作业名称，进入训练作业详情页。
训练作业创建失败报错： 准备阶段超时。可能原因是跨区域算法同步或者创建共享存储超时 训练作业已排队，正在等待资源分配 训练作业排队失败 训练作业开始运行 训练作业运行成功 训练作业运行失败 训练作业被抢占 系统检测到您的作业疑似卡死，请及时前往作业详情界面查看并处理 训练作业已重启
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本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。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本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。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本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。
训练作业进程异常退出 问题现象 训练作业运行失败，日志中出现如下类似报错： [Modelarts Service Log]Training end with return code: 137 原因分析 日志显示训练进程的退出码为137。训练进程表示用户的代码启动后的进程，所以这里
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