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动文件。代码目录为代码启动文件的一级目录。 “job_config”字段下的“inputs”和“outputs”分别为算法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。
训练任务的运行参数。格式为 [{"name":"your name", "value": "your value"}]，value的值可以是string，也可以是int。 train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count
Wav2Lip，人脸说话视频模型，训练、推理 Wav2Lip是一种基于对抗生成网络的由语音驱动的人脸说话视频生成模型。主要应用于数字人场景。不仅可以基于静态图像来输出与目标语音匹配的唇形同步视频，还可以直接将动态的视频进行唇形转换，输出与输入语音匹配的视频，俗称“对口型”。该技术的主要作用就是在将音频与图片、音频与视频进行合成时，口型能够自然。
节点操作。 高可用冗余节点 高可用冗余节点作为专属资源池内的备用节点，能够在普通节点故障时自动进行切换，可以提升资源池整体的SLA，有效避免单个节点故障造成的业务受损。用户可以根据自身业务的可靠性要求设置池内的高可用节点数量。 高可用冗余节点不能用于业务运行，将影响资源池的实际可
--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 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--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 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
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”。 设置数据处理类型为“数据增强”，填写
ibstat查看网卡非Active状态。 可能是亚健康，建议先重启节点，若重启节点后未恢复，发起维修流程。 配置节点告警通知 节点故障指标(nt_npg)默认会上报到AOM，您可以在AOM配置短信、邮件等通知方式。 以下步骤基于AOM1.0配置。 登录AOM控制台 在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”，在右上角单击“添加告警”。
服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理同步在线服务
] } } } ] } 未创建以上权限策略前，所有子账号默认可以挂载SFS Turbo。当您创建了以上SFS权限管控策略后，没有被授予以上权限的子账号，默认在ModelArts Console上创建训练作业时无法挂载SFS
xlsx）另存。单击“文件>另存为”，选择本地地址后，下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)”单击“保存”，在弹窗中，单击“确定”后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。 表格数据集对训练数据的要求： 训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。
服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
<模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器 hfd：hfd 是本站开发的 huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了 git clone repo_url 的方式下载，但是不支持断点续传，并且clone
--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 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--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 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--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 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--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。 ModelLink微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下：
ModelArts_Market regist_activity 修改个人资料 ModelArts_Market update_user 日志 出于分析或审计等目的，用户可以开启ModelArts的日志记录功能。在您开启了云审计服务后，系统会记录ModelArts的相关操作，且控制台保存最近7天的操作记录。本节
描述：按照需要填写。 资源池：选择专属资源池。若之前未购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格：可以申请Ascend: 1* ascend-snt9b(32GB)或Ascend: 1* ascend-snt9b(64GB)规格。请按需选择
和128。 --num-scheduler-steps: 默认为1，推荐设置为8。用于mult-step调度。每次调度生成多个token，可以降低时延。开启multi-step后，在流式返回中，会一次返回num-scheduler-steps个token。开启投机推理后无需配置该参数。
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