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（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
在模型转换的过程，如果出现模型转换失败，可以参考以下步骤查看日志并定位原因： 设置DEBUG日志。 设置MindSpore日志环境变量。 #shell export GLOG_v=0 # 0-DEBUG、1-INFO、2-WARNING、3-ERROR 设置CANN日志环境变量。 #shell export
lArts数据集中，不管任何方式，其最终的存储路径均为OBS目录。 下载至OBS时，在下载任务完成后，数据将存储在下载时设置的OBS目录中。请注意下载任务中设置的区域，后续使用SDK或ModelArts控制台时，使用的区域需一致。 下载至数据集时，可以在下载任务完成后，前往Mod
Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。
选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。 图2 开通自动续费 在续费管理页面修改自动续费 进入“费用中心 > 续费管理”页面。 选择需要修改自动续费的专属资源池，单击操作列“修改自动续费”。 设置续费方式，选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“确认”。
认值） data_source 否 ProcessorDataSource object 数据来源，与inputs二选一。数据源路径不支持设置为KMS加密桶中的OBS路径。 description 否 String 数据处理任务描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。
引入MoXing Framework的相关说明 在引入MoXing模块后，Python的标准logging模块会被设置为INFO级别，并打印版本号信息。可以通过以下API重新设置logging的等级。 1 2 3 4 import logging from moxing.framework
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
选用的是预置框架的MindSpore类引擎、资源池类型选用的是Ascend资源时，则支持选择训练模式。 （可选）设置标签：如果需要对训练作业进行资源分组管理，可以设置标签。 后续操作。 进入创建训练作业页面 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。
表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 SN 1200 必须修改
设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
SDK报错“ERROR: Could not install packages due to an OSError” ModelArts SDK下载文件目标路径设置为文件名，部署服务时报错
中，您需要关注以下内容： 创建算法前提条件 进入算法创建页面 设置算法启动方式，有以下三种方式可以选择。 设置算法启动方式（预置框架） 设置算法启动方式（预置框架+自定义） 设置算法启动方式（自定义） 输入输出管道设置 定义超参 支持的策略 添加训练约束 运行环境预览 查看算法详情
ID”，并输入步骤1中复制的Notebook的ID，单击图标即可搜索该资源的账单。 图1 查询资源账单 这里设置的统计维度为“按使用量”，统计周期为“按账期”，您也可以设置其他统计维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 查看训练作业的账单 ModelArts训练作业查询资源账
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