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保存训练过程中记录的程序堆栈信息日志 PLOG 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/plog”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权
保存训练过程中记录的程序堆栈信息日志 PLOG 文件。示例中，默认保存在“saved_dir_for_output/plog”文件夹下。若用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权
ModelArts团队标注的数据分配机制是什么？ 目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labele
type 否 String 数据源类型。可选值如下： OBS：数据来源于OBS TASK：数据处理任务 DATASET：数据集 CUSTOM：资源租户调用 version_id 否 String 数据集的版本。 version_name 否 String 数据集的版本名称。 表4 TemplateParam
准备训练数据 训练数据除了训练数据集，也可以是预测模型。在创建训练作业前，需要先准备好训练数据。 当训练数据可以直接使用，无需二次处理时，可以直接将数据上传至OBS桶。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以直接填写OBS桶路径。 当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理
测页签中输入对应的JSON文本或文件进行服务测试。 如果您的元模型是自定义的，即推理代码和配置文件是自行编写的（配置文件编写说明），“调用指南”只是将您编写的配置文件进行了可视化展示。调用指南的输入参数与配置文件对应关系如下所示。 图2 配置文件与调用指南的对应关系 不同输入请求的预测方式如下：
（可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型生成的代码。请仔细阅读human_eval/execution.py文件第48-57行的注释，内容参考如下。了解执行模型生成
径，显示“只读”的文件夹只支持只读功能，不显示的读写均支持。可参考权限管理文档修改SFS Turbo权限。 图9 输入数据设置完成界面 设置训练输出路径：新建“output”文件夹设置为输出。（如果本地有output文件夹，无需新建） 只有文件夹下才支持新建文件夹，除项目根目录以外，其他文件夹需展开才能添加文件夹。
问题现象 训练作业在使用MoXing复制数据时，日志中出现报错“BrokenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布式作业上，每个节点都在复制同一个桶的文件，导致OBS桶限流。 OBS Client
（可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e . # 可选，如果选择使用humaneval数据集 （可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型
Paraformer基于DevServer适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） Bert、Yolov8、Paraformer等内容审核模型推理 案例主要介绍内容审核场景的相关模型如何基于ModelArts DevServer上的昇腾NPU资源进行模型推理。 ModelArts Standard权限配置
当您使用订阅算法创建训练作业时，不支持该参数。 “启动文件” 训练作业启动文件位置。 说明： 当您使用订阅算法创建训练作业时，不支持该参数。 “运行用户ID” 容器运行时的用户ID。 “本地代码目录” 训练代码在训练容器中的存放路径。 “工作目录” 训练启动文件在训练容器中的路径。 “实例数” 本次训练作业设置的实例数。
（可选，如果选择使用humaneval数据集） pip install -e . # 可选，如果选择使用humaneval数据集 （可选）如果需要在humaneval数据集上评估模型代码能力，请执行此步骤，否则忽略这一步。原因是通过opencompass使用humaneval数据集时，需要执行模型
准备工作 数据已完成准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至OBS目录。训练脚本开发指导参见开发用于预置框架训练的代码。 在训练代码中，用户需打印搜索指标参数。 已在OBS创建至少1个空的文件夹，用于存储训练输出的内容。
数据集版本不合格 出现此问题时，表示数据集版本发布成功，但是不满足自动学习训练作业要求，因此出现数据集版本不合格的错误提示。 标注信息不满足训练要求 针对不同类型的自动学习项目，训练作业对数据集的要求如下。 图像分类：用于训练的图片，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的图片数不少于5张。
示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。 GeneralInstructionHandler：使用微调的alpaca数据集。 MOSSMultiTurnHandler：使用微调的moss数据集。 MBS 4
self.ma_endpoint = "https://modelarts.{}.myhuaweicloud.com".format(region_name) self.service_endpoint = "https://bms.{}.myhuaweicloud
执行如下命令，排查回收站占用内存（回收站文件默认在/home/ma-user/work/.Trash-1000/files下）。 cd /home/ma-user/work/.Trash-1000/ du -ah 根据实际删除回收站不需要的大文件。（注：请谨慎操作，文件删除后不可恢复） rm {文件路径} 如
在ModelArts上如何获得RANK_TABLE_FILE用于分布式训练？ ModelArts会帮用户生成RANK_TABLE_FILE文件，可通过环境变量查看文件位置。 在Notebook中打开terminal，可以运行如下命令查看RANK_TABLE_FILE： 1 env | grep
本章节介绍如何进行动态benchmark验证。 获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址:
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