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AI开发平台ModelArts ModelArts CommonOperations ModelArts Dependency Access 算法管理/训练管理/Workflow/自动学习 对象存储服务OBS OBS Administrator 消息通知服务SMN SMN Administrator
l.txt。 下载完成后将上述3个文件数据上传至OBS桶中的imagenet21k_whole文件夹中。上传方法请参考上传数据和算法到OBS。 上传算法到SFS 下载Swin-Transformer代码。 git clone --recursive https://github.
数据来源列表，与data_source二选一。 name 是 String 数据处理任务名称。 template 否 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 数据处理任务的工作目录。
会导致模型创建失败。 当前支持以下三种探针： 启动探针：用于检测应用实例是否已经启动。如果提供了启动探针(startup probe)，则禁用所有其他探针，直到它成功为止。如果启动探针失败，将会重启实例。如果没有提供启动探针，则默认状态为成功Success。 就绪探针：用于检测应
的OBS数据；您可以访问OBS服务的对象获取路径。<obs path>可以为“obs://”或“s3://”。 OBS生成的分享链接，包含签名信息。适用于访问其他人的OBS数据。分享链接有效时间限制，请在有效时间内操作。 输出manifest文件样例 批量服务的输出结果目录会有一个manifest文件。
视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注 id 否 String 标签ID。 name 否 String 标签名。 property 否 SampleLabelProperty object 样本标签的属性键值对，如物体形状、形状特征等。 score
视频标注途径，用于区分标签是人工标注的还是自动标注的。可选值如下： human：人工标注 auto：自动标注 id 否 String 标签ID。 name 否 String 标签名。 property 否 SampleLabelProperty object 样本标签的属性键值对，如物体形状、形状特征等。 score
在ECS中设置ModelArts用户可读权限 安装和配置OBS命令行工具 （可选）工作空间配置 模型训练： 本地构建镜像及调试 上传镜像 上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 使用Notebook进行代码调试 创建单机多卡训练作业 本地构建镜像及调试 本节通过打包conda env来构建环境，也可以通过pip
to。 model_id String 模型id。 model_source String 模型来源。auto：自动学习；algos：预置算法；custom：自定义。 install_type Array of strings 模型支持的部署类型列表。 model_size Integer
件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建SFT全参微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
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nizer文件，具体请参见训练tokenizer文件说明。 Step2 创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入：
pp_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id不需填写。 parameter
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