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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
16.0.0/12~26、192.168.0.0/16~26。 IPV6：开启IPv6功能后，将自动为子网分配IPv6网段，暂不支持自定义设置IPv6网段，该功能一旦开启，将不能关闭。 若创建网络时未勾选开启IPv6，也可在创建网络后在操作列单击“启动IPv6”，如图3 打通VP
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
依赖的算法资产发布新版本，版本号也自动增加。 Workflow资产白名单设置： 在资产第一次发布时，可以通过release_to_gallery方法的visibility+group_users字段进行设置，后续需要对指定资产进行用户白名单添加或删除操作时，可执行如下命令： from
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
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。
钮为“扩容”，如果需要缩容，请进入到包周期资源池详情页对节点进行退订操作）。 在“专属资源池扩缩容”页面，设置“资源配置 > 可用区”，可用区可选择随机分配和指定AZ。设置完成后，单击“提交”，在弹出的确认框中单击“确定”完成修改。 选择随机分配时，可通过增减“目标总节点数”实现
n_url”代替算法中数据来源和数据输出所需的路径。 在使用预置框架创建算法时，根据1中的代码参数设置定义的输入输出参数。 训练数据是算法开发中必不可少的输入。“输入”参数建议设置为“data_url”，表示数据输入来源，也支持用户根据1的算法代码自定义代码参数。 模型训练结束后
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
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
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
也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置”中，在“增量训练版本”中选择之前已完成的训练版本，在此版本基础上进行增量训练。其他参数请根据界面提示填写。 设置完成后，单击“确定”，即进行增量训练。系统将自动跳转至“模型训练”页面，待训练完成
的“keep-alive”参数设置为200s。以gunicorn服务框架为例，gunicorn缺省情形下不支持keep-alive，需要同时安装gevent并配置启动参数“--keep-alive 200 -k gevent”。不同服务框架参数设置有区别，请以实际情况为准。 （可
登录ModelArts控制台，单击“AI应用管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 图2 创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务
资源成本会提高。 如何设置高可用节点 开启高可用冗余 挑选无业务节点作为高可用冗余节点使用，在资源池详情页，“节点”页签下，在想要开启高可用冗余的节点操作列，单击“更多 > 开启高可用冗余”，设置成功后，该节点高可用冗余列标签变为“启用”。 如果想批量设置节点开启高可用冗余，可勾
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
Gallery中订阅的算法不支持另存为新算法。 训练作业卡死检测目前仅支持资源类型为GPU的训练作业。 仅使用新版专属资源池训练时才支持设置训练作业优先级。公共资源池和旧版专属资源池均不支持设置训练作业优先级。 仅支持PyTorch和MindSpore框架的分布式训练和调测，如果MindSpore要进行多
表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token。
对于Standard资源池，当创建了多个资源池时，可在详情页单击左上角，可切换资源池。单击右上角“更多”，可进行扩缩容、删除、设置续费策略、调整到期策略、设置作业类型、退订、驱动升级等操作，不同资源池可进行的操作不一致，具体以控制台显示为准。 在“基本信息”的“网络”中，可单击关联的资源池中的数字，查看关联的资源池。
PTA_TORCHAIR_DECODE_GEAR_LIST=2,4,6,8,16,32 # 设置动态分档的挡位，根据实际情况设置，另外请不要设置挡位1 export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=900 # 设置vllm请求超时时间 图模式主要针对小模型的场景，可减少算子下发的瓶颈，目前仅针对Qwen2-1
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