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预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。 登录Mo
登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”，在“弹性集群”页面，选择“Lite资源池”页签，查看资源池列表。 单击某个资源池操作列的“扩缩容”对资源池进行扩缩容。对于为包周期资源池，此按钮为“扩容”，若需要缩容，请进入到包周期资源池详情页对节点进行退订操作。
denied。请依次排查： 请确保读取的OBS桶和Notebook处于同一站点区域，例如：都在华北-北京四站点。不支持跨站点访问OBS桶。具体请参见查看OBS桶与ModelArts是否在同一个区域。 请确认操作Notebook的账号有权限读取OBS桶中的数据。如没有权限，请参见在Model
修改容器引擎空间大小 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，进入“Standard资源池”页签，查看资源池列表。 在旧版资源池迁移到新版资源池的过程中，资源池状态显示为“受限”。此时，资源池无法进行扩缩容和退订。 单击某个资源池操作列右侧
包括手动续费和自动续费两种方式，您可以根据需求选择。了解更多关于续费的信息，请参见续费概述。 费用账单 您可以在“费用中心 > 账单管理”查看资源相关的流水和明细账单，以便了解您的消费情况。如需了解具体操作步骤，请参见费用账单。 欠费 在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账
备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练 指令监督微调训练 介绍如何进行SFT全参微调/lora微调、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
”、“VC_TASK_INDEX”、“MA_NUM_GPUS”为ModelArts训练容器中预置的环境变量。训练容器环境变量详细介绍可参考查看训练容器环境变量。 通过obsutils，将代码文件夹放到OBS上，然后通过OBS将代码传至SFS相应目录中。 在SFS中将代码文件Swi
己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
写说明中的apis参数说明，示例代码请参见apis参数代码示例。 确认信息填写无误，单击“立即创建”，完成模型创建。 在模型列表中，您可以查看刚创建的模型及其对应的版本。当模型状态变更为“正常”时，表示模型创建成功。在此页面，您还可以进行创建新版本、快速部署服务、发布模型等操作。
Turbo，并对存储在SFS Turbo中的数据执行编辑操作。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
> 弹性集群Cluster”页面中的Standard资源池页签中，单击“购买AI专属资源池”，选择“计费模式”为“包年/包月”，在页面左下角查看所需费用。 计费周期 包年/包月资源的计费周期是根据您购买的时长来确定的（以北京时间为准）。一个计费周期的起点是您开通或续费资源的时间（精
在“鉴权管理”页面，单击“创建API Key”，填写描述信息后，单击“确认”会返回“您的密钥”，请复制保存密钥，单击“关闭”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥，密钥只会在新建后显示一次，请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回，请新建API Key获取新的访问密钥。 步骤2：调用MaaS模型服务进行预测
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
到OBS对象存储中长期低成本保存。 图1 基于OBS+SFS Turbo的存储解决方案 OBS + SFS Turbo存储加速的具体方案请查看： 面向AI场景使用OBS+SFS Turbo的存储加速实践。 设置训练存储加速 当完成上传数据至OBS并预热到SFS Turbo中步骤后，在ModelArts
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
准备训练模型适用的容器镜像。 训练 启动训练 介绍各个训练阶段：指令微调、PPO强化训练、RM奖励模型、DPO偏好训练使用全参/lora训练策略进行训练任务、性能查看。 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
--hf-num-gpus：需要使用的卡数。 --batch-size：推理每次处理的输入数目。 -w：存放输出结果的目录。 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
模型的最大输出长度 --hf-num-gpus, 需要使用的卡数 --batch-size, 推理每次处理的输入数目 -w 存放输出结果的目录 Step2 查看精度测试结果 默认情况下，评测结果会按照result/{model_name}/的目录结果保存到对应的测试工程。执行多少次，则会在{mod
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