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“train_params.json” 必选文件，训练参数文件，定义了模型训练的必要参数，例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 若镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
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pp_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id不需填写。 parameter
nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
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pp_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id不需填写。 parameter
load_balancer_policy 否 String 只支持在线同步服务设置后端elb转发策略，枚举值：ROUND_ROBIN(加权轮询算法)，LEAST_CONNECTIONS(加权最少连接)，SOURCE_IP(源ip算法) 表4 Schedule 参数 是否必选 参数类型 描述 duration
to。 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。 model_size Integer
以根据业务需求选择使用不同规格的套餐包。 ModelArts提供了AI全流程开发的套餐包，面向有AI基础的开发者，提供机器学习和深度学习的算法开发及部署全功能，包含数据处理、模型开发、模型训练、模型管理和模型部署流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选
到模型时的输出（预测项）。 除标签列外数据集中至少还应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。 当前由于特征筛选算法限制，预测数据列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 表格数据集示例： 以银行存款预测数据集为例：根据预测人的年龄、工作类型、婚
查询单个智能标注样本的信息 分页查询智能任务列表 启动智能任务 获取智能任务的信息 停止智能任务 查询处理任务列表 创建处理任务 查询数据处理的算法类别 查询处理任务详情 更新处理任务 删除处理任务 查询数据处理任务的版本列表 创建数据处理任务版本 查询数据处理任务的版本详情 删除数据处理任务的版本
单击右侧的，可以更改Notebook名称和描述。 编辑完成之后单击“确定”。 关联资产 在输入框中输入资产ID后，单击“关联”即可关联其他资产，更方便其他使用者进行查找。算法可以关联数据集资产。 选择“关联资产”，在输入框中输入待关联资产的ID，单击“关联”。 在弹出的“资产信息”页面，单击“确定”即可关联资产。
O强化训练前提为完成Reward奖励学习；请根据实际规划修改。 loraplus_lr_ratio 16.0 lora+策略算法独有参数；设置Lora+算法的lambda值为16.0 tune_yaml样例模板 ### model model_name_or_path: /hom
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