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可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长
可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长
可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-size）、GBS指一个iteration所处理的样本量（global-batch-size）。可将MBS参数值调小至1，但需要遵循GBS/MBS的值能够被NPU/(TP×PP)的值进行整除。 可调整参数：SEQ_LEN要处理的最大的序列长
订阅ID，唯一性标识。创建订阅时，后台自动生成。 topic_urns 是 Array of strings 订阅的主题。 entity 否 String 订阅的主体。 events 否 Array of strings 订阅的事件。 响应参数 状态码：200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 created_at
企业项目id，指定此参数会只返回该企业项目id下的工作空间。默认显示所有工作空间。 name 否 String 工作空间名称查询参数，指定此参数会模糊查询该名称的工作空间。默认显示所有工作空间。 filter_accessible 否 Boolean 该参数用于筛选可访问的工作空间。指定该参数为tru
@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。
补充健康的计算节点至专属资源池。（该功能即将上线） 容错检查详细介绍请参考： 开启容错检查 检测项目与执行条件 触发容错环境检测达到的效果 环境预检查通过后，如果发生硬件故障会导致用户业务中断。您可以在训练中补充reload ckpt的代码逻辑，使能读取训练中断前保存的预训练模型。指导请参考设置断点续训练。
认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/pla
int机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 end_time 是 Long 监控信息的截止时间。 start_time 是 Long 监控信息的起始时间。 workforce_task_id 否 String 团队标注任务ID。 请求参数 无 响应参数 状态码：
PluginTemplateMetadata object 插件模板的metadata信息。 spec PluginTemplateSpec object 插件模板的规格信息。 表3 PluginTemplateMetadata 参数 参数类型 描述 name String 插件模板的名称。 表4 PluginTemplateSpec
批量删除节点 功能介绍 批量删除指定资源池中的节点，资源池中至少保留一个节点。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_i
针对您部署上线的服务，您可以在服务详情页面的“调用指南”中，了解本服务的输入参数，即上文提到的输入请求类型。 图1 查看服务的调用指南 调用指南中的输入参数取决于您选择的模型来源： 如果您的元模型来源于自动学习或预置算法，其输入输出参数由ModelArts官方定义，请直接参考“调
动态卸载OBS 功能介绍 卸载后，OBS存储中的对象保持不变，Notebook容器中无法再操作OBS对象。 接口约束 暂无约束 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。
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微调超参配置 参数 示例值 参数说明 DATASET_PATH /
开发者的新特性需求。基于服务演进，ModelArts团队已于2021年上线新版训练，力求解决存在的历史问题，并为新特性提供高性能、高易用、可扩展、可演进的底座，给用户提供更好的AI训练体验，打造易用、高效的AI平台。 下线旧版训练管理对现有用户的使用是否有影响？ 正在使用的训练作
launch命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表2所示。 表2 创建训练作业（自定义镜像+torch.distributed.launch命令） 参数名称 说明 创建方式 选择“自定义算法”。 启动方式 选择“自定义”。 镜像 选择用于训练的PyTorch镜像。 代码目录 选择
strings 订阅的主题。 entity String 订阅的主体。 events Array of strings 订阅的事件。 请求示例 创建消息订阅。设置订阅的主题为“fengbin26”，订阅的主题为“238947895793875835893490”，订阅的事件为“[ "*:failed
批量重启节点 功能介绍 批量重启指定资源池中的节点 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v2/{project_id}/pools/{pool
每个输出序列要生成的最大tokens数量。 top_k 否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
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