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ch_num, dataset, callbacks=[ckpoint_cb, loss_cb])，mindspore1.3及以后版本支持从断点恢复训练。 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
新建并进入AOE工作目录。 mkdir -p /home_host/work/aoe cd /home_host/work/aoe 在配置文件中启用AOE自动调优。 配置unet.ini，开启aoe调优（aoe_mode + op_select_impl_mode）。 # unet.ini [ascend_context]
计费样例 计费场景一 某用户于2023/03/18 15:30:00使用一个按需计费的公共资源池进行训练，规格配置如下： 规格：CPU: 8 核 32GB (modelarts.vm.cpu.8ud) 计算节点个数：1个 用了一段时间后，于2023/03/20 10:30:00停
卡死检测仅支持资源类型为GPU和NPU的训练作业。 操作步骤 卡死检测无需额外配置，作业运行中会自动执行检测。检测到作业卡死后会在训练作业详情页提示作业疑似卡死。如需检测到卡死后发送通知（短信、邮件等）请在作业创建页面配置事件通知。 常见案例：复制数据卡死 问题现象 调用mox.file.
Standard Workflow Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。
创建训练任务 针对专属池场景，应注意挂载的目录设置和调试时一致。 登录ModelArts管理控制台，检查当前账号是否已完成访问授权的配置。如果未完成，请参考使用委托授权。针对之前使用访问密钥授权的用户，建议清空授权，然后使用委托进行授权。 在左侧导航栏中选择“模型训练 > 训练作
Snt9B硬件，为用户提供了常见主流开源大模型在ModelArts Standard上的预训练和全量微调方案。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 提示：本文档适用于OBS+SFS Turbo的数据存储方案，不适用于仅OBS存储方案。通过OBS对象存储服务（Object
在完成运维操作后，华为云技术支持会主动关闭已获得授权，无需您额外操作。 重部署操作 当故障节点满足如表2所示的重部署操作执行条件时，可通过重部署操作授权华为技术支持对故障节点进行重部署。 您可在控制台“资源管理>事件中心”页面，找到对应节点，在操作列单击“重部署”，在输入框中输入“REBOOT”，单击“确认”即可完成授权。
KooSearch企业搜索服务：基于在MaaS开源大模型部署的模型API，搭建企业专属方案、LLM驱动的语义搜索、多模态搜索增强。 盘古数字人大脑：基于在MaaS开源大模型部署的模型API，升级智能对话解决方案，含智能客服、数字人。 Dify：支持自部署的应用构建开源解决方案，用于Agent编排、自定义工作流。
Caching参数设置 启动推理服务时，使用Prefix Cache特性需要配置的补充参数如表1所示，对应的代码样例如表2所示。 表1 Prefix Cache特性参数 服务启动方式 配置项 取值类型 取值范围 配置说明 offline enable_prefix_caching bool
-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/obs_pipeline.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINA
查看环境变量的值：单击，可以查看当前环境变量的值。 新增环境变量：单击“新增”，在编辑环境变量弹窗中配置“变量名称”和“变量值”，单击“确定”完成配置。 修改环境变量：单击，在编辑环境变量弹窗中修改“变量名称”或“变量值”，单击“确定”完成配置。 删除环境变量：单击，确认永久删除环境变量，单击“确定”完成删除。
Profiling数据是程序运行过程中收集到的系统资源（如CPU、内存、磁盘 I/O等）的使用情况、程序的运行时间、函数的调用频率等数据，以发现系统性能瓶颈，优化程序代码和系统配置。 目前支持两种获取Profiling数据的方法，分别是通过LLM对象的start_profile、stop_profile接口和offline_profile
连接时如果报错密钥无权限，排查密钥是否为自己的密钥（可能使用了重名密钥），请更换密钥后重新连接实例。 本地排查 检查配置是否正确。 打开config文件进行检查：Host必须放在每组配置的第一行，作为每组配置的唯一ID。 HOST remote-dev hostname <instance connection
游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量
介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 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：
LLama系列、Qwen系列模型支持此特性。 Chunked Prefill参数配置 Chunked Prefill的依赖参数如下表所示。 表1 依赖参数说明 配置项 取值类型 取值范围 配置说明 enable-chunked-prefill bool true false true：开启Chunked
模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto：自动学习；algos：预置算法；custom：自定义。 install_type Array of strings 模型支持的部署类型列表。
Caching参数设置 启动推理服务时，使用Prefix Cache特性需要配置的补充参数如表1所示，对应的代码样例如表2所示。 表1 Prefix Cache特性参数 服务启动方式 配置项 取值类型 取值范围 配置说明 offline enable_prefix_caching bool
-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/obs_pipeline.sh Step2 配置数据输入和输出 单击“增加训练输入”和“增加训练输出”，用于配置训练作业开始时需要输入数据的路径和训练结束后输出数据的路径。 在“输入”的输入框内设置变量：ORIGINA
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