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格计费，旧订单自动失效。 如果您在一个小时内变更了规格配置，将会产生多条计费信息。每条计费信息的开始时间和结束时间对应不同配置在该小时内的生效时间。 例如，您在9:00:00购买了一个按需计费的专属资源池，规格为modelarts.vm.cpu.8ud（8vCPUs 16GiB）
d Extension for PyTorch（torch_npu）。 在torch_npu安装后，该部分并没有直接植入到PyTorch中生效，需要用户显式调用。 # torch npu初始化。 import torch_npu 调用后，前端会通过monkey-patch的方式注
kubernetes会根据config.yaml文件中配置的卡数分配资源给pod，如下图所示由于配置了1卡因此在容器中只会显示1卡，说明配置生效。 图2 查看卡信息 修改pod的卡数。由于本案例中为分布式训练，因此所需卡数修改为8卡。 删除已创建的pod。 kubectl delete
响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_at Long 创建时间。 update_at Long 更新时间。 charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期
响应参数 状态码：200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_at Long 创建时间。 update_at Long 更新时间。 charging_mode String 计费模式。 COMMON：同时支持包周期和按需 POST_PAID：按需模式 PRE_PAID：包周期
适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容： 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框架和MindSpeed已升级到最新版本。
业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 部署服务 ModelArts modelarts:service:* 部署、启动、查新、更新模型服务。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。 LTS lts:logs:list 查询和展示LTS日志。 按需配置。
从父样本生成的子样本总数。 unconfirmed_sample_count Long 待确认样本数量。 update_ms Long 任务更新时间。 表5 DataSource 参数 参数类型 描述 data_path String 数据源所在路径。 data_type Integer
2：验收中。 3：通过，即团队标注任务已完成。 4：驳回，即需要重新修改标注和审核工作。 update_time Long 团队标注成员任务更新时间。 worker_id String 团队标注成员ID。 workforce_task_name String 成员任务关联的团队标注任务名称。
通过OBS中转路径上传 仅第一次单击“OBS中转”需要提供OBS中转路径，以后默认使用该路径直接上传，可以通过上传文件窗口左下角的设置按钮更新OBS中转路径。如图10所示。 方式一：在输入框中直接输入有效的OBS中转路径，然后单击“确定”完成。 图7 输入有效的OBS中转路径 方式二：打开OBS
适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.3.909版本相对于6.3.908版本新增如下内容： 文档中新增对Llama3.1的适配。 ModelLink框架和MindSpeed已升级到最新版本。
通过Token认证的方式访问在线服务 如果在线服务的状态处于“运行中”，则表示在线服务已部署成功，部署成功的在线服务，将为用户提供一个可调用的API，此API为标准Restful API。在集成至生产环境之前，需要对此API进行调测，您可以使用以下方式向在线服务发起预测请求： 方
Pepper为椒盐噪声。默认值为Gauss loc：噪声分布的均值，仅在Gauss和Laplace生效。默认值为0 scale：噪声分布的标准差，仅在Gauss和Laplance生效。默认值为1 lam：泊松分布的lambda系数，仅在Poisson有效。默认值为2 p：对于每个
适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.5.901版本相对于6.3.912版本新增如下内容： 新增ModelLink训练评测，介绍针对ModelLink开发的测试工具b
镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3。 Lite Server驱动版本要求23.0.6 PyTorch版本：2.1.0 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.911版本相对于6.3.910版本新增如下内容： 文档中新增在数据预处理时，支持LLama-Factory格式的模板： 支持
String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 visibility String 镜像可见度。枚举值如下： PRIVATE：私有镜像。 PUBLIC: 所有用户可以根据ImageId来进行只读使用。
它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。
String 镜像类型。枚举值如下： BUILD_IN：系统内置镜像。 DEDICATED：用户保存的镜像。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 visibility String 镜像可见度。枚举值如下： PRIVATE：私有镜像。 PUBLIC: 所有用户可以根据ImageId来进行只读使用。
适配的CANN版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.3.912版本相对于6.3.911版本新增如下内容： 代码结构发生变化，统一了modellink和llama-factory的启动方式。
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc3，驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 文档更新内容 6.3.912版本相对于6.3.911版本新增如下内容： 代码结构发生变化，统一modellink和llama-factory的启动方式。
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