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"Effect": "Allow" } ] } 创建自定义策略时,建议将项目级云服务和全局级云服务拆分为两条策略,便于授权时设置最小授权范围。此处的“Policy1”为项目级云服务、“Policy2”为全局级云服务。了解更多。 将自定义策略授权给开发者用户组user_group。
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
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在ModelArts Studio左侧导航栏中,选择“模型部署”。 在“模型部署”页面,单击“我的服务”页签。 在目标模型服务右侧,单击操作列的“更多 > 设置QPS”,在弹窗中修改数值,单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在“我的服务”页签,单击服务名称,进入服务详情页,可以查看修改后的QPS是否生效。
(IAM)服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”,单击右上角的“创建自定义策略”按如下要求设置完成后单击“确定”。 “策略名称”:设置自定义策略名称,例如:允许通过Cloud Shell访问运行中的训练作业。 “策略配置方式”:选择可视化视图。 “策略
time per iteration)*1000,其global batch size(GBS)、seq_len(SEQ_LEN)为训练时设置的参数,具体参数查看表1。 loss收敛情况:日志里存在lm loss参数 ,lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小,并逐渐趋于稳定
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表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 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。
“C:\Users”目录下的文件名必须和Windows登录用户名完全一致。 右键单击.ssh文件夹,选择“属性”。然后单击“安全”页签。 单击“高级”,在弹出的高级安全设置界面单击“禁用继承”, 在弹出的“阻止继承”窗口单击“从此对象中删除所有继承的权限”。此时所有用户都将被删除。 添加所有者:在同一窗口中,
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请根据界面提示,填写必选参数,然后单击“下一步”。 在“加入用户组”步骤中,选择“用户组02”,然后单击“创建用户”。 系统将逐步创建好前面设置的2个用户。 父主题: 配置ModelArts基本使用权限
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地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
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地址。 out_file_name:输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name:预训练json文件的前缀 字段名称 (可设置为None,此时预训练数据集只有 input output 两段)输入前缀,(例如:您是一个xxx专家,您需要回答下面问题) input_name:预训练json文件的指令输入
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 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。
表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 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。
身份认证(IAM)服务。 在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”,单击右上角的“创建自定义策略”,设置策略,单击“确定”。 “策略名称”:设置自定义策略名称,例如:委托modelarts操作SFS Turbo。 “策略配置方式”:选择可视化视图或者JSON视图均可。
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh #训练自定义镜像-预置命令场景 运行命令就可以设置为: bash /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/run_train.sh python /hom