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（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） 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。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。
控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 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
ook实例。 前提条件 注册并登录华为云，详细操作请参见准备工作。 打开Notebook实例 登录“AI Gallery”。 选择“资产集市 > Notebook”，进入Notebook页面，该页面展示了所有共享的Notebook实例。 搜索业务所需的Notebook实例，请参见查找和收藏资产。
rver资源开通，购买DevServer资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元
如果当前账号是个IAM用户（即子账号），需确认当前账号是否具备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
重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 若用户希望自定义参数进行
换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf.sh 中的具体python指令运行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行
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。 响应参数 状态码： 401 表4 响应Body参数
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理时，要执行的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
修改默认端口号，具体操作如下： 登录ModelArts控制台，左侧菜单选择“AI应用管理 > AI应用”； 单击“创建”，进入创建AI应用界面，元模型选择“从容器镜像中选择”，选择自定义镜像； 配置“容器调用接口”和端口号，端口号与模型配置文件中的端口保持一致； 图1 修改端口号 设置完成后，单击“
权限管理 - 获取访问授权（使用委托或访问密钥授权），以便ModelArts可以使用OBS存储数据、创建Notebook等操作。 与云硬盘的关系 ModelArts使用云硬盘服务（Elastic Volume Service，简称EVS）存储创建的Notebook实例。EVS的更多信息请参见《云硬盘用户指南》。
度权限。同时，训练作业要满足如下要求才能正常实现ranktable动态路由加速。 训练使用的Python版本是3.7或3.9。 训练作业的实例数要大于或等于3。 路由加速的原理是改变rank编号，所以代码中对rank的使用要统一。 将训练作业完成如下修改后，启动训练作业即可实现网络加速。
全局配置 - 获取访问授权（使用委托或访问密钥授权），以便ModelArts可以使用OBS存储数据、创建Notebook等操作。 与云硬盘的关系 ModelArts使用云硬盘服务（Elastic Volume Service，简称EVS）存储创建的Notebook实例。EVS的更多信息请参见《云硬盘用户指南》。
Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts Standard模型训练支持大规模训练作业，提供高可用的训练环境
说明 current_status String 实例当前状态。 previous_state String 实例上一状态。 请求示例 如下以启动实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例为例。 { "action": "start"
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
求时，用户可以通过AOM服务提供的指标消费和使用的能力来查看指标。设置指标阈值告警、告警上报等，都可以直接在AOM控制台操作。具体参见通过AOM控制台查看ModelArts所有监控指标。 方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可以使
本案例中，如果用户需要自定义开发，可通过Notebook环境进行数据预处理、权重转换等操作。并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 创建Notebook 创建开发环境Notebook实例，具体操作步骤请参考创建Notebook实例。 镜像选择已注
startOrStopService 启停边缘服务节点 service startOrStopNodesService 添加用户访问密钥 service addAkSk 删除用户访问密钥 service deleteAkSk 创建专属资源池 cluster createCluster 删除专属资源池
通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 使用JupyterLab在线开发和调试代码 JupyterLab常用功能介绍 在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地
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