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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、模型管理和部署上线流程。 约束限制 套餐包在购买和使用时的限制如下： 套餐包和购买时选定的区域绑定，套餐包只能使用于购买时选
参数类型 描述 - String 状态码： 500 表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/workspaces/ccd05d1a553b4e188ea878e7dcb85e47
明和训练的数据集预处理说明。 步骤2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
计算过程如下： 创建自动学习项目时，无法直接选择专属资源池。可在项目创建成功后，进入自动学习详情页，然后单击右上角“配置”，在“Workflow配置 > 资源配置”中，选择使用专属资源池。 存储费用：自动学习作业的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
ModelArts Studio大模型即服务平台已预置非量化模型与AWQ-W4A16量化模型的模型模板。 非量化模型可以支持调优、压缩、部署等操作。 量化模型仅支持部署操作。当需要获取SmoothQuant-W8A8量化模型时，则可以通过对非量化模型进行模型压缩获取。
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： OBS操作相关故障
OBS服务操作权限。 请参考OBS权限管理，为当前IAM用户配置“作用范围”为“全局级服务”的“Tenant Administrator”策略，即拥有OBS服务所有操作权限。 如果需要限制此IAM用户操作，仅为此用户配置OBS相关的最小化权限项，具体操作请参见创建ModelArts自定义策略。
数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以llama2-70b和llama2-13b预训练为例，执行脚本为0_pl_pretrain_70b.sh 和0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
训练的数据集预处理说明。 Step2 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。
worker_id String 标注成员ID。 workforce_id String 所属标注团队ID。 请求示例 查询数据集列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets?offset=0&limit=10&sort_by=cre
预置工作流生成指定场景模型，无需深究底层模型开发细节。ModelArts PRO底层依托ModelArts平台提供数据标注、模型训练、模型部署等能力。也可以理解过增强版的自动学习，提供行业AI定制化开发套件，沉淀行业知识，让开发者聚焦自身业务。 父主题： 功能咨询
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/app-auth/apps 响应示例 状态码： 200 OK { "apps"
描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/{training_job_id}/events?o
当选择ChatGLM3-6B、GLM-4-9B、Qwen-7B、Qwen-14B和Qwen-72B模型框架进行模型调优时，在创建模型时需要修改权重配置才能正常运行模型。详细配置请参见修改权重配置。 表1 支持模型微调的模型 模型名称 全参微调 lora微调 Baichuan2-13B √ √ ChatGLM3-6B
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 业务代码问题
资源管理 查询OS的配置参数 查询插件模板 查询节点列表 批量删除节点 批量重启节点 查询事件列表 创建网络资源 查询网络资源列表 查询网络资源 删除网络资源 更新网络资源 查询资源实时利用率 创建资源池 查询资源池列表，可通过标签、资源池状态筛选查询资源池列表 查询资源池 删除资源池
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 业务代码问题
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询节点池的节点列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools/{nodepool_name}/nodes
String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 查询资源池的节点列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes { } 响应示例 状态码：
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