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训练作业的ID。 version_id 是 Long 训练作业的版本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 说明 base_line 否 String 日志的基准位置，根据接口返回获得，为空的时候代表获取最新的日志。 lines 否 Integer 获取日志的长度，默认为50行。lines的范围为[0
running”状态代表启动成功。 kubectl get pod -A 进入容器，{pod_name}替换为您的pod名字（get pod中显示的名字），{namespace}替换为您的命名空间（默认为default）。 kubectl exec -it {pod_name} bash -n
划线和中划线的名称。 job_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情请参见表3。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
LoRA微调训练和SFT全参微调使用的是同一个HuggingFace权重文件，转换为Megatron格式后的结果也是通用的。 如果在SFT微调任务中已经完成了HuggingFace权重转换操作，此处无需重复操作，可以直接使用SFT微调中的权重转换结果。 如果前面没有执行Hugg
功能咨询 ModelArts支持将模型部署为哪些类型的服务？ 在线服务和批量服务有什么区别？ 在线服务和边缘服务有什么区别？ 为什么选择不了Ascend Snt3资源？ 线上训练得到的模型是否支持离线部署在本地？ 服务预测请求体大小限制是多少？ 在线服务部署是否支持包周期？ 部署服务如何选择计算节点规格？
允许发起新的验收任务，只能继续完成当前验收任务。 3：通过。团队标注任务已完成。 4：驳回。manager再次启动任务，重新修改标注和审核工作。 5：验收结果同步中。验收任务改为异步，新增验收结果同步中的状态，此时不允许发起新的验收任务，也不允许继续当前验收，任务名称的地方提示用户同步中。
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
instance_id String 实例ID。 请求示例 如下以删除实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例为例。 DELETE https://endpoint/v1/{project_id}/demanager/instances/6fa4
数据集版本名称。 with_column_header Boolean 发布的CSV文件的第一行是否为列名，对于表格数据集有效。可选值如下： true：发布的CSV文件的第一行是列名 false：发布的CSV文件的第一行不是列名 表3 LabelStats 参数 参数类型 描述 attributes
Array of DataVolumesRes objects 数据。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表3 DataVolumesRes 参数 参数类型 描述 category String 存储类型。可选值为OBS。
获取训练镜像 请确保在正确的Region下获取镜像。建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}请参见表1。 docker pull {image_url} Step5 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复
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previous_state String 实例上一状态。 请求示例 如下以启动实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例为例。 { "action": "start" } 响应示例 成功响应示例 { "current_status": "STARTING"
Workforce objects 分页查询到的标注团队列表。 表4 Workforce 参数 参数类型 描述 create_time Long 标注团队的创建时间。 description String 标注团队的描述。 update_time Long 标注团队的更新时间。 worker_count
@modelarts:color 否 String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下： bndbox：矩形。
Turbo的ID。 name String SFS Turbo的名称。 status String 与SFS Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。
Qwen-7B：2 Qwen-72B：1 GBS 64 非必填。表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。 默认值为64。对于PP（流水线并行）值大于1的场景，增大GBS值吞吐性能会有提升。 TP 8 非必填。表示张量并行。默认值为8，取值建议： Qwen-14B：8
训练前，可以根据实际需要修改超参配置。 微调任务配置，操作同预训练配置类似，不同点为RUN_TYPE类型不同，以及输入输出路径的配置的不同。SFT微调的计算量与预训练基本一致，故配置可以与预训练相同。 表1 SFT全参微调超参配置 参数 值 参数说明 DATASET_PATH /
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