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# 初始化神经网络模型并复制模型到计算设备上 model = Net().to(device) # 定义训练优化器和学习率策略，用于梯度下降计算 optimizer = optim.Adadelta(model.parameters(), lr=args.lr)
请检查IAM服务细粒度策略配置 400 ModelArts.2839 InvalidMindSporeConfig MindSpore高级配置（%s）无效 请检查请求中信息的合法性 400 ModelArts.2840 UnsupportedFlavor 该规格不兼容选用的引擎或计算策略 请选用其他规格
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="0.002", description="训练的学习率策略(10:0.001,20:0.0001代表0-10个epoch学习率0.001，10-20epoch学习率0.0001),如果不指定epoch
security_group_id 安全组，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用，为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则，对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 否 str cluster_id
CogVideo是一个94亿参数的Transformer模型，用于文本到视频生成。通过继承一个预训练的文本到图像模型CogView2，还提出了多帧速率分层训练策略，以更好地对齐文本和视频剪辑。作为一个开源的大规模预训练文本到视频模型，CogVideo性能优于所有公开可用的模型,在机器和人类评估方面都有很大的优势。
在3到120之间。 “添加模型版本进行灰度发布” 当选择的模型有多个版本时，您可以添加多个模型版本，并配置其分流占比，完成多版本和灵活流量策略的灰度发布，实现模型版本的平滑过渡升级。 说明： 当前免费计算规格不支持多版本灰度发布。 “存储挂载” 资源池为专属资源池时显示该参数。在
中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表2 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像 业务负载和自定义指标采集可以共用一个容器，也可以由SideCar容器采集指标数据，然后将自定义指标采集容器指定到SideCar容器，这样可以不占用业务负载容器的资源。 自定义指标数据格式 自定义指标数据的格式必须是符合open
parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies policies object 作业支持的策略。 inputs Array of Input objects 训练作业的数据输入。 outputs Array of Output objects
业页面删除该超参。 描述 填入超参的描述说明。 超参描述支持大小写字母、中文、数字、空格、中划线、下划线、中英文逗号和中英文句号。 支持的策略。 ModelArts Standard支持用户使用自动化搜索功能。自动化搜索功能在零代码修改的前提下，自动找到最合适的超参，有助于提高模
中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro batch size (MBS) 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b
parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies policies object 作业支持的策略。 inputs Array of Input objects 训练作业的数据输入。 outputs Array of Output objects
少1个容器。 步骤八 启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件
个容器。 Step8 启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件
少1个容器。 步骤八 启动scheduler实例：可为CPU实例，用于启动api-server服务，负责接收推理请求，向全量或增量推理实例分发请求，收集推理结果并向客户端返回推理结果。服务调度实例不占用显卡资源，建议增加1个容器，也可以在全量推理或增量推理的容器上启动。 前提条件
JobResource log_export_path 日志输出路径 否 LogExportPath schedule_policy 作业调度配置策略 否 SchedulePolicy volumes 作业挂载的文件系统信息 否 list[Volume] 表11 JobResource 属性
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