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写作业信息，创建方式参考表1，其他参数填写请参考创建训练作业。 表1 创建训练作业的创建方式 参数名称 说明 创建方式 必选，选择“自定义算法”。 启动方式 必选，选择“预置框架”，并选择训练作业要使用的预置框架引擎和引擎版本，引擎版本选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。
“train_params.json” 必选文件，训练参数文件，定义了模型训练的必要参数，例如训练方式、超参信息。该参数会显示在微调工作流的“作业设置”页面的算法配置和超参数设置里面。代码示例请参见train_params.json示例。 “dataset_readme.md” 必选文件，数据集要求
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
CogVideoX模型基于DevServer适配PyTorch NPU全量训练指导（6.3.911） 本文档主要介绍如何在ModelArts Lite的DevServer环境中，使用NPU卡对CogVideoX模型基于sat框架进行全量微调。本文档中提供的脚本，是基于原生CogV
智能标注类型 “主动学习”。“主动学习”表示系统将自动使用半监督学习、难例筛选等多种手段进行智能标注，降低人工标注量，帮助用户找到难例。 算法类型 针对“图像分类”类型的数据集，您需要选择以下参数。 “快速型”：仅使用已标注的样本进行训练。 “精准型”：会额外使用未标注的样本做半监督训练，使得模型精度更高。
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
gine_id无需填写。请从查询作业引擎规格接口获取引擎规格ID。 model_id 是 Long 训练作业的内置模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url与boot_file_url和engine_id无需填写。 train_url
名称即可。 说明： 首次运行需要配置，会自动创建新的标注任务，后续不建议进行修改，使用同一个标注任务进行数据标注。 图像分类训练参数配置 算法超参相关的配置，建议直接使用默认值。每个参数的具体含义已在控制台界面输入框下方说明。 模型注册参数配置 model_name：填写模型名称
应包含两个有效特征列（列的取值至少有两个且数据缺失比例低于10%）。训练数据的csv文件不能包含表头，否则会导致训练失败。当前由于特征筛选算法限制，标签列建议放在数据集最后一列，否则可能导致训练失败。 由于ModelArts会自动对数据进行一些过滤，过滤后再启动训练作业。当预处理
参数类型 描述 model_algorithm 是 String 模型算法，表示该模型的用途，由模型开发者填写，以便使用者理解该模型的用途。只能以英文字母开头，不能包含中文以及&!'\"<>=，不超过36个字符。常见的模型算法有image_classification（图像分类）、obj
S路径。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 是 TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_id 否 String 数据集版本ID。 work_path 否 WorkPath object 数据处理
String 否 自定义镜像运行的UID，默认值1000。 --working-dir String 否 运行算法时所在的工作目录。 --local-code-dir String 否 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。 --user-command String 否 自定义镜像执行命令。需为/home下的目录。
进入容器。默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it sdxl-train bash Step5 修改算法脚本 进入容器后，修改启动脚本文件。 vi /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/diff
<镜像名称>:<tag>：定义镜像名称。示例：sdxl-train:0.0.1。 Step7 创建训练作业 创建训练作业，填下如下参数。 创建方式：选择自定义算法，启动方式选择自定义，然后选择上传到SWR的自定义镜像。 代码目录：选择上传到OBS的代码文件夹，例如/sdxl-train/code。若
通过SSH工具远程使用Notebook 本节操作介绍在Windows环境中使用PuTTY SSH远程登录云上Notebook实例的操作步骤。 前提条件 创建一个Notebook实例，并开启远程SSH开发，配置远程访问IP白名单。该实例状态必须处于“运行中”，具体参见创建Notebook实例章节。
Object> 数据集的样本统计信息，包括样本元信息的统计，json格式。 data_validate Boolean 发布前数据是否经过校验算法校验。可选值如下： true：数据经过校验 false：数据未经过校验 deleted_sample_count Integer 已删除的样本数量。
3：失败 4：停止 task_id String 数据处理任务ID。 template TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_count Integer 数据处理任务的版本数量。 version_id String 数据处理任务对应的数据集版本ID。
<镜像名称>:<tag>：定义镜像名称。示例：sdxl-train:0.0.1。 Step7 创建训练作业 创建训练作业，填下如下参数。 创建方式：选择自定义算法，启动方式选择自定义，然后选择上传到SWR的自定义镜像。 代码目录：选择上传到OBS的代码文件夹，例如/sdxl-train/code。若
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
#HEADER_testheader matches 'mock.*' 示例三： 当预测的http请求的header中存在uid且其哈希值符合指定的分桶算法时，可匹配到这条规则。 #HEADER_uid.hashCode() % 100 < 10 图2 通过Header访问不同版本 如果在线服
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