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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
email_status Integer 团队标注成员任务邮件通知状态。可选值如下： 0：表示未发送过 1：表示邮箱格式错误 2：表示邮箱地址不可达， 3：表示发送成功 last_notify_time Long 团队标注成员任务邮件最近一次通知时间戳。 pass_rate Double
用户在cbc选择的折扣信息。 os.modelarts/service.console.url String 订购订单支付完成后跳转的url地址。 os.modelarts/order.id String 订单id，包周期资源池创建或者计费模式变更的时候该参数必需。 os.modelarts/flavor
样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source 否 String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
earning时，均需要替换为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令。 以root用户登录ECS环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 Step2 上传镜像到SWR 此小节介绍如何上传镜像至容器镜像服务SWR的镜像仓库。 登录SWR后，使用docker
/home/ma-user/AscendFactory/data 【可选】 代码自带数据：如identity等地址为AscendFactory/third-party/LLaMA-Factory/data目录下； 自定义数据：地址为代码包AscendFactory/data目录下 template qwen
量限制”。 表15 SmnNotification 参数 是否必选 参数类型 描述 topic_urn 是 String smn主题urn地址。 events 是 Array of integers 事件ID，目前已有事件ID如下： 1：failed 3：running 7：concerning
false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data Boolean 发布时是否包含数据集源数据。可选值如下：
资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 规格 选择规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息，仅显示模型支持的资源。 计算节点个数 当计算节点个数大于1，将启动多节点分布式训练。详细信息，请参见分布式训练功能介绍。
"ecs:serverKeypairs:list", "ecs:serverKeypairs:get", "ecs:serverKeypairs:delete", "ecs:serverKeypairs:create"
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
后，需设置取值范围。 搜索算法配置 ModelArts内置三种超参搜索算法，用户可以根据实际情况选择对应的算法，支持多选。对应的算法和参数解析请参考以下： bayes_opt_search：贝叶斯优化（SMAC） tpe_search：TPE算法 anneal_search：模拟退火算法（Anneal）
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
--test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count:
模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH 【预训练：pt】预训练数据集相对或绝对地址 【微调：sft】微调数据集相对或绝对地址 【必改】。训练时指定的输入原始数据路径。请根据实际规划修改。用户根据训练情况二选一； USER_PROCESSED_DATA_DIR
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
"auth_type" : "INTERNAL", "grants" : [ { "user_id" : "***55d2cd53b4x458ea878e7dcb85***", "user_name" : "test-iam-user" } ] } 状态码
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