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断点续训：可指定加载训练过程中生成的Megatron格式权重(${user_converted_ckpt_path}) 故障快恢：默认加载${output_dir}/saved_checkpoints中最大迭代次数（iter_000xxxx）Megatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训
seq-length 4096 要处理的最大序列长度。 convert_mg2hf_at_last true 是否Megatron格式权重转换为HuggFace格式权重，默认true【true或false】 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。
finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。
断点续训：可指定加载训练过程中生成的Megatron格式权重(${user_converted_ckpt_path}) 故障快恢：默认加载${output_dir}/saved_checkpoints中最大迭代次数（iter_000xxxx）Megatron格式权重文件。 lora微调不支持断点续训
“自由格式”的数据集不支持导入标注内容。 为了确保能够正确读取标注内容，要求用户严格按照规范存放数据： 导入方式选择目录时，需要用户选择“标注格式”，并按照标注格式的要求存放数据。 导入方式选择manifest时，需要满足manifest文件的规范，详细规范请参见标注格式章节。
请求头Headers中KEY参数为X-Apig-AppCode，VALUE参数为AppCode值 请求Body按照接口定义传参，本案例中KEY参数为images，选择为File格式，VALUE参数单击上传需要识别的图片。 图6 Headers 图7 Body 图8 返回结果 常见APP认证报错分析 报错信息 "error_msg":
训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚本中必须删除CONVERT_MG2HF变量。转换的Hugging Face格式权重会保存至OUTPUT_SAVE_DIR的目录中。
----2.jpg --../ 物体检测场景，其目录结构如下所示。支持jpg、jpeg、png、bmp格式的图片，xml为标准的PACAL VOC格式标注文件。 input_path/ --1.jpg --1.xml --2.jpg --2
finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
finetune # 微调加载的数据 |──converted_weights # HuggingFace格式转换megatron格式后权重文件 |── saved_dir_for_output # 训练输出保存权重，目录结构会自动生成，无需用户创建
自助性能调优三板斧分别为：通过固定shape获取更好的常量折叠、AOE性能自动调优、自动高性能算子生成工具。 通过固定shape获取更好的常量折叠 在MindIR格式转换时（即执行converter_lite命令时），通过指定具体的静态shape，并且打开--optimize参数指定“ascend_or
pip-requirements.txt 仅使用预置框架创建的训练作业支持在训练模型时引用依赖包。 pip-requirements.txt文件命名支持以下4种格式，文档中以pip-requirements为例说明。 pip-requirement.txt pip-requirements.txt requirement
支持给创建出来的节点加taints来设置反亲和性，非特权池不能指定。 labels 否 Map<String,String> k8s标签，格式为key/value键值对。 tags 否 Array of UserTag objects 资源标签，非特权池不能指定。 network
trics.json", create_dir=False))) # 指定metric的输出路径，相关指标信息由作业脚本代码根据指定的数据格式自行输出（示例中需要将metric信息输出到训练输出目录下的metrics.json文件中） ], spec=wf.steps
--dtype="float16" \ --host=0.0.0.0 \ --port=8080 参数说明： --model：模型地址，模型格式是Huggingface的目录格式。 --tensor-parallel-size：并行卡数。 --gpu-memory-utilization：0~1之间
版本名称，必须是中文、字母、数字、下划线或中划线组成的合法字符串，长度为1-32位。 version_format 否 String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式 label_task_type 否 Integer 版本数据对应的标注类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测
存放的是对象，可以直接存放文件，文件会自动产生对应的系统元数据，用户也可以自定义文件的元数据。 存放的是二进制数据，无法直接存放文件，如果需要存放文件，需要先格式化文件系统后使用。 访问方式 在BMS中通过网络协议挂载使用，支持NFS和CIFS的网络协议。需要指定网络地址进行访问，也可以将网络地址映射为本地目录后进行访问。
预测结果中的参数说明请参见表1。如果您对模型预测结果满意，可根据界面提示调用接口访问在线服务。 目前只支持jpg、jpeg、bmp、png格式的图片。 表1 预测结果中的参数说明 参数 说明 detection_classes 每个检测框的标签。 detection_boxes 每个检测框的四点坐标（y_min
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