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填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类
上传完成后，会将文件从OBS中删除。 50GB以上的文件上传通过调用ModelArts SDK或者Moxing完成。 对于Notebook当前目录下已经有同文件名称的文件，可以覆盖继续上传，也可以取消。 支持10个文件同时上传，其余文件显示“等待上传”。不支持上传文件夹，可以将文
训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
训练作业算法。目前支持三种形式： id只取算法的id； subscription_id+item_version_id取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
SDK构建自定义模型，需要了解2个核心基础类“PretrainedModel”和“PretrainedConfig”之间的交互。 “PretrainedConfig”：预训练模型的配置基类 提供模型配置的通用属性和两个主要方法，用于序列化和反序列化配置文件。 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型“数据选择”
elArts的Workflow页面中查看新发布的工作流，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 基于release()方法，提供了release_and_run()方法，支持用户在开发态发布并运行工作流，节省了前往console配置执行的操作。
处理数据集。 您还可以选择数据集的多个版本，查看其可视化曲线，进行对比分析。 背景信息 只有“图片”的数据集，且版本标注类型为“物体检测”和“图像分类”的数据集版本支持数据特征分析。 只有发布后的数据集支持数据特征分析。发布后的Default格式数据集版本支持数据特征分析。 数据
源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：[pt、sft、rm、ppo、dpo]，pt代表预训练，sft代表指令监督微调，rm代表奖励模型训练
限制为64字符)。同一个Step的输入名称不能重复 是 str data 数据集版本发布节点的输入数据对象 是 数据集或标注任务相关对象，当前仅支持Dataset，DatasetConsumption，DatasetPlaceholder，LabelTask，LabelTaskP
长度限制为64字符)。同一个Step的输入名称不能重复 是 str data 数据集标注节点的输入数据对象 是 数据集或标注任务相关对象，当前仅支持Dataset， DatasetConsumption， DatasetPlaceholder，LabelTask，LabelTas
源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练；
源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练；
源库，用于加速深度学习训练。通过使用DeepSpeed，可以实现如混合精度训练、ZeRO内存优化等高级特性，以提高训练效率和性能 stage sft 表示当前的训练阶段。可选择值：sft、rm、ppo、dpo。 sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练；
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