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startTimeInMillis: 查询的开始时间，格式为UTC毫秒，如果指定为-1，服务端将按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间 endTimeInMillis: 查询的结束时间，格式为UTC毫秒，如果指定
否 String Workflow工作流配置参数的描述。 example 否 Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay 否 Boolean 是否为延迟输入的参数，默认为否。 default 否 Object 配置参数的默认值。 value 否 Object 参数值。
pip常用命令如下： pip --help#获取帮助 pip install SomePackage==XXXX #指定版本安装 pip install SomePackage #最新版本安装 pip uninstall SomePackage #卸载软件版本 其他命令请使用pip --help命令查询。
Lite Cluster资源配置 Lite Cluster资源配置流程 配置Lite Cluster网络 配置kubectl工具 配置Lite Cluster存储 （可选）配置驱动 （可选）配置镜像预热
Lite Server资源配置 Lite Server资源配置流程 配置Lite Server网络 配置Lite Server存储 配置Lite Server软件环境
训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss scale参数，配置如下。 设置fp16为True。 fp16: true 修改deepspeed的"loss_scale"参数，配置如下。 修改ZeRO优化器配置文件，如ZeRO2命令如下。
模型转换报错如何查看日志和定位？ 通过如下的配置项打开对应的模型转换日志，可以看到更底层的报错。如配置以下的环境变量之后，再重新转换模型，导出对应的日志和dump图进行分析： 报错日志中搜到“not support onnx data type”，表示MindSpore暂不支持该算子。
更新dataset_info.json 文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为yaml文件，启动训练前需修改yaml配置文件，yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示：
说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss scale参数，配置如下。 设置fp16为True。 fp16: true 修改deepspeed的"loss_scale"参数，配置如下。 修改ZeRO优化器配置文件，如ZeRO2命令如下。
Gallery CLI配置工具指南 安装Gallery CLI配置工具 使用Gallery CLI配置工具下载文件 使用Gallery CLI配置工具上传文件 父主题： AI Gallery（新版）
练作业设置的参数，您仅需在原来的基础上进行修改即可重新创建训练作业。 停止训练作业 在训练作业列表中，针对“创建中”、“等待中”、“运行中”的训练作业，您可以单击“操作”列的“终止”，停止正在运行中的训练作业。 训练作业停止后，ModelArts将停止计费。 运行结束的训练作业，
更新dataset_info.json 文件。 Step2 修改训练yaml文件配置 LlamaFactroy配置文件为Yaml文件，启动训练前需修改Yaml配置文件，Yaml配置文件在代码目录下的{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory/demo.yaml。修改详细步骤如下所示。
说明。 bf16，配置以下参数。 bf16: true fp16，相比bf16还需配置loss scale参数，配置如下。 设置fp16为True。 fp16: true 修改deepspeed的"loss_scale"参数，配置如下。 修改ZeRO优化器配置文件，如ZeRO2命令如下。
检查训练作业使用的资源规格是否正确 建议与总结 检查依赖包是否存在 如果依赖包不存在，您可以使用以下两种方式完成依赖包的安装。 方式一（推荐使用）：在创建我的算法时，需要在“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 在“
操作，不同资源池可进行的操作不一致，具体以控制台显示为准。 在“基本信息”的“网络”中，可单击关联的资源池中的数字，查看关联的资源池。可以查看该网络中可用的IP数量。 在扩展信息中可以查看监控、作业、节点、规格、事件、标签，详细介绍见下文。 查看资源池中的作业 在资源池详情页，切
本章节主要介绍针对LLaMAFactory开发的测试工具benchmark，支持训练、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。
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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。
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