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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 6.3.911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
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 6.3.911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
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 6.3.911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
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 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容： 文档中新增对Qwen2.5的适配（包括0.5B、7B, 14B, 32B,
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 6.3.910版本相对于6.3.909版本新增如下内容： 文档中新增对Qwen2.5的适配（包括0.5B、7B, 14B, 32B,
creation_timestamp String 实例的创建时间。 latest_update_timestamp String 实例的更新时间。 profile Object 配置信息，如表12所示。 flavor String 机器规格。 flavor_details Object
task_id String 任务ID。 total_sample_count Integer 样本总数量。 update_time Long 任务更新时间。 version_format String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式 CarbonData：Carbon格式（仅表格数据集支持）
总的记录数量。 表4 ServerResponse 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
参见使用自定义引擎创建模型。 当模型配置了健康检查，部署的服务在收到停止指令后，会延后3分钟才停止。 “动态加载” 用于实现快速部署和快速更新模型。如果勾选“动态加载”，则模型文件和运行时依赖仅在实际部署时拉取。单个模型文件大小超过5GB，需要配置“动态加载”。 “运行时依赖”
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。
管理训练容器环境变量 什么是环境变量 本章节展示了训练容器环境中预置的环境变量，方便用户查看，主要包括以下类型。 路径相关环境变量 分布式训练作业环境变量 NCCL（Nvidia Collective multi-GPU Communication Library）环境变量 OBS环境变量
训练过程中模型遍历整个数据集的次数。不同量级数据集的建议值：百量集4~8；千量集2~4；更大数量级1~2。 迭代步数/Iterations 设置模型参数/权重更新的次数。在调优过程中，Qwen2-72B-1K模型的每一个Iterations会消耗512条训练数据，其他模型的每一个Iterations会消耗32条训练数据。
迭代步数/Iterations 设置模型参数/权重更新的次数。在调优过程中，每一个Iterations会消耗32条训练数据。 参见表3 学习率/learning_rate 设置每个迭代步数（iteration）模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢。
modelarts:network:get aom:metric:get aom:metric:list aom:alarm:list 实例的启动、停止、创建、删除、更新等依赖的权限。 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。 动态挂载存储配置 ModelArts modelarts:no
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。
"type": "modelarts/image_classification" } ] } 数据输出的data文件夹中存放的是修改、更新过的图片，对于数据处理过程中没有修改过的图片，在data文件夹中不会展示，图片的位置信息显示该图片在输入目录中。 output.manif
击“确定”保存当前标注并离开标注页面。选中的图片被自动移动至“已标注”页签，且在“未标注”和“全部”页签中，标签的信息也将随着标注步骤进行更新，如增加的标签名称、标签对应的图片数量。 智能标注 通过人工标注完成少量数据标注后，可以通过智能标注对剩下的数据进行自动标注，提高标注的效率。
的数据对象 方法的执行依赖于Workflow对象的名称：当该名称的工作流不存在时，则创建新工作流并创建新执行；当该名称的工作流已存在时，则更新存在的工作流并基于新的工作流结构创建新的执行 workflow.release_and_run() 发布Workflow至运行态并运行 该
算法版本数量，默认为0。 size Integer 算法大小。 create_time Long 算法创建时间戳。 update_time Long 算法更新时间戳。 表4 job_config 参数 参数类型 描述 code_dir String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。
查看修改结果。 图3 修改封面图和二级标题 编辑许可证类型 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”。 在许可证类型右侧的下拉框中选择需要更新的许可证，单击“保存”完成修改。 单击许可证类型后面的感叹号可以了解许可证详情。 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框。 在下拉框中勾选
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