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训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的训练数据，缓解了存储资源有限的问题；另一方面，增量训练节约了重新训练中需要消耗大量算力、时间以及经济成本。
自定义镜像的使用流程 托管自定义镜像，操作步骤请参考托管模型到AI Gallery。 如果自定义镜像要支持训练，则需要满足自定义镜像规范（训练）。 如果自定义镜像要支持推理，则需要满足自定义镜像规范（推理）。 上架自定义镜像，操作步骤请参考发布模型到AI Gallery。 在AI Gallery进行自定义镜像训练或推理。使用AI
Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name
托管镜像到AI Gallery 创建镜像资产 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“镜像”。 在“创建镜像”弹窗中配置参数，单击“创建”。 表1 创建镜像 参数名称 说明 英文名称 必填项，镜像的英文名称。
上传OBS文件到JupyterLab 在Notebook的JupyterLab中，支持将OBS中的文件下载到Notebook。注意：文件大小不能超过10GB，否则会上传失败。 通过JupyterLab打开一个运行中的Notebook。 单击JupyterLab窗口上方导航栏的ModelArts
在控制台左侧导航栏的服务列表，选择“对象存储服务OBS”，进入OBS服务详情页面。 在左侧导航栏选择“桶列表”，在列表详情，找到自己创建的OBS桶，单击桶名称，进入OBS桶详情。 在桶的详情页，左侧导航栏选择“对象”，在右侧“名称”列选中不需要的存储对象，单击操作列的“更多>删除”，即可删除相应的存储对象。 常见问题
配置Workflow的输入输出目录 功能介绍 统一存储主要用于工作流的目录管理，帮助用户统一管理一个工作流中的所有存储路径，主要分为以下两个功能： 输入目录管理：开发者在编辑开发工作流时可以对所有数据的存储路径做统一管理，规定用户按照自己的目录规划来存放数据，而存储的根目录可以根据用户自己的需求自
whl" } ] } ] 模型配置文件的“dependencies”支持多个“dependency”结构数组以list形式填入。 示例如下： "dependencies": [ { "installer": "pip", "packages":
调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询到的用户创建作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建训练作业的数量。 jobs jobs结构数组 训练作业的属性列表，具体请参见表4。 quotas Integer 训练作业的运行数量上限。
导入数据到ModelArts数据集 数据导入方式介绍 从OBS导入数据到ModelArts数据集 从DWS导入数据到ModelArts数据集 从DLI导入数据到ModelArts数据集 从MRS导入数据到ModelArts数据集 从本地上传数据到ModelArts数据集 父主题：
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（Pytorch+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是PyTorch，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
发布模型到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 模型资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。 在左侧“我的资产 > 模型”下，选择未发布的模型，单击模型名称，进入模型详情页。
发布镜像到AI Gallery 除了Gallery提供的已有资产外，还可以将个人创建的资产发布至Gallery货架上，供其他AI开发者使用，实现资产共享。 镜像资产上架 登录AI Gallery，选择右上角“我的Gallery”。 在“我的资产 > 镜像”下，选择未发布的镜像，单击镜像名称，进入镜像详情页。
示例：从 0 到 1 制作自定义镜像并用于训练（MPI+CPU/GPU） 本章节介绍如何从0到1制作镜像，并使用该镜像在ModelArts平台上进行训练。镜像中使用的AI引擎是MPI，训练使用的资源是CPU或GPU。 本实践教程仅适用于新版训练作业。 场景描述 本示例使用Linux
抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn"。dtype类型不影响int8的scale系数的抽取和加载。 启动kv-cache-int8-per-tensor量化服务。
Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构 参数 参数类型 描述 service_id String 服务ID。 service_name
在使用ModelArts进行自定义深度学习训练时，训练数据通常存储在对象存储服务（OBS）中，且训练数据较大时（如200GB以上），每次都需要使用GPU资源池进行训练，且训练效率低。 希望提升训练效率，同时减少与对象存储OBS的交互。可通过如下方式进行调整优化。 优化原理 对于Mo
object 集群节点配置。 allocatable_cpu_cores Float 可使用的CPU核数。 product_id String 产品ID，仅当集群为包周期类型时返回。 allocatable_gpus Float 可使用的GPU核数。 order_id String 购买产品
适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。 temperature 否 1.0 Float 控制采样的随机性的浮点数。较低的值使模型更加确定性，
调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 spec_total_count Integer 作业资源规格总数。 specs specs结构数组 资源规格参数列表，如表4所示。 表4 specs属性列表说明 参数 参数类型 说明 spec_id Long 资源规格的ID。 core
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