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计费码。 unit_num Integer 计费卡数。 表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量（max_num，为1代表不支持分布式）。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object
--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
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--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
<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
数据流更新：在实际应用中，数据可能会持续更新，增量训练允许模型适应新的数据而不必重新训练。 资源限制：如果重新训练一个大型模型成本过高，增量训练可以是一个更经济的选择。 避免灾难性遗忘：在传统训练中，新数据可能会覆盖旧数据的知识，导致模型忘记之前学到的内容。增量训练通过保留旧知识的同时学习新知识来避免这个问题。
<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会下载历史版本占用磁盘空间。
placeholder_type=wf.PlaceholderType.STR, default="True", description="是否使用混合精度, 混合精度可以加速训练，但是可能会造成一点精度损失，如果对精度无极严格的要求，建议开启")), wf.AlgorithmPara
推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
推理评测代码包 ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
<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会下载历史版本占用磁盘空间。
<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会下载历史版本占用磁盘空间。
my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像 业务负载和自定义指标采集可以共用一个容器，也可以由SideCar容器采集指标数据，然后将自定义指标采集容器指定到SideCar容器，这样可以不占用业务负载容器的资源。 自定义指标数据格式 自定义指标数据的格式必须是符合open
<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
<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
6.3.908版本，请参考获取软件和镜像获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 训练作业使用单机单卡资源。 确保容器可以访问公网。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 Step1 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用
6.3.905版本，请参考获取软件和镜像获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 训练作业至少需要单机8卡。 确保容器可以访问公网。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 Step1 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用
= "**", data_type = DataTypeEnum.IMAGE_CLASSIFICATION) # 数据集对象的占位符形式，可以通过指定data_type限制数据集的数据类型 表11 OBSPlaceholder 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str
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