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用户增加实例数量时，可以通过指定节点计费模式，为资源池新创建的节点设置不同于资源池的计费模式，例如用户可以在包周期的资源池中创建按需的节点。如果用户不指定该参数，创建的节点计费模式和资源池保持一致。 在“专属资源池扩缩容”页面，设置“资源配置 > 可用区”，可用区可选择随机分配和指定AZ。
--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
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 图1 创建训练作业 训练作业启动命令中输入： cd /h
权限相关 使用ModelArts时提示“权限不足”，如何解决？ 在Notebook中如何实现IAM用户隔离？ 如何获取访问密钥？
在generation_config.json中没有将do_sample的值设置为true，与配置的temperature、top_p、top_k等采样参数矛盾。 将“generation_config.json”文件中的“do_sample”的值设置为“true”。 Failed to read user
数据集版本管理 查询数据集版本列表 创建数据集版本 查询数据集版本详情 删除数据集版本 父主题： 数据管理
ts数据集。 提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，MRS，DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。 提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多
zer/chatglm3-6b/config.json 问题3：使用离线推理时，性能较差或精度异常。 解决方法：将block_size大小设置为128。 from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM(model="facebook/opt-125m"
可以查看该数据集的“目标位置”。 查看数据集是否已导入ModelArts。 返回ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“数据集”，默认进入数据集新版页面。在新版数据集列表页，单击数据集名称左侧的，展开数据集，查看“导入状态”，导入状态为“导入完成”代表示数据集导入成功，且数据集正常。
oken和大于max_model_len，服务端返回报错Response payload is not completed，见图2。 再次设置输入输出的token和小于max_model_len访问推理服务，服务端响应200，见图3。 客户端仍返回报错Response payload
（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。
的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 远程接入管理 使用本地IDE远程SSH连接ModelArts的Notebook开发环境时，需要用到密钥对进行鉴权认证。同时支持白名单访问控制，即设置允许远程接入访问这个Notebook的IP地址。 父主题： 安全
路径。 Data OBS Path 设置为存储训练数据的OBS路径，例如“/test-modelarts2/mnist/dataset-mnist/”，其中“test-modelarts2”为桶名称。 Training OBS Path 设置OBS路径，该路径下会自动创建用于存放训练输出模型和训练日志的目录。
seed(seed) 设置random随机生成器的种子。 np.random.seed(seed) 设置numpy中随机生成器的种子。 torch.manual_seed(seed) 设置当前CPU的随机种子。 torch.cuda.manual_seed(seed) 设置当前GPU的随机种子。
例如：每半年对模型进行一次变更，变更的内容包含模型结构，并升级AI框架。 - 是否使用华为MDC产品 如果使用华为MDC产品，请填写MDC版本号，如果没有可以不填。 例如：使用了C83版本。 - 性能指标与预期 例1： 模型：YOLOv5 运行环境：Vnt1 单卡 性能指标：QPS 100/s （两进程）
Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。
ModelArts导入模型时，如何编写模型配置文件中的安装包依赖参数？ 问题描述 从OBS中或者从容器镜像中导入模型时，开发者需要编写模型配置文件。模型配置文件描述模型用途、模型计算框架、模型精度、推理代码依赖包以及模型对外API接口。配置文件为JSON格式。配置文件中的“dependencies
INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。 status String 镜像状态。枚举值如下： INIT：初始化。
#安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 相关文档 和本文档配套的模型训练文档请
Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配。
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