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time per iteration)×1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
time per iteration)*1000，其global batch size（GBS）、seq_len（SEQ_LEN）为训练时设置的参数 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。 图2 查看日志和性能
若本租户不具有预热镜像的权限（即非公开/非本租户私有/非他人共享的镜像），此时需要添加镜像密钥。在开启镜像密钥开关后，选择命名空间及对应密钥。创建密钥方法可参考创建密钥，密钥类型须为kubernetes.io/dockerconfigjson类型。 若需添加多个密钥，可以单击“+”新增密钥数。
ers/{worker_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 worker_id 是 String 标注团队成员ID。 workforce_id 是 String 标注团队ID。
String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 current Integer
参数类型 描述 subscription_id 是 String 消息订阅ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
/yaml-templates 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 yaml_templates
/v2/{project_id}/statistics/pools 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 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 workspaceId 否 String 工作空间，默认值为0。
node(s) had taint {node.kubernetes.io/disk-pressure: }" / "No space"） 解决方法 在遇到资源不足的情况时，ModelArts会进行三次重试，在服务重试期间，如果有资源释放出来，则服务可以正常部署成功。 如果三次重试后依
参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
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团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。 请确保您的邮箱已完成配置且配置无误。可参考管理成员，完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题： Standard数据准备
d}/app-auth-api 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 service_id 是 String 服务编号，可通过查询服务列表获取。 请求参数 表2 请求Header参数
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
oothQuant的组合。 kv-cache-int8量化支持的模型请参见支持的模型列表。 per-token动态量化场景 使用该场景量化方法，无需提前生成量化权重。推理前向会自动计算kv-cache量化系数，并进行kv的量化。 在启动推理服务时添加如下参数，启动kv-cache
Face 转 Megatron格式，以及Megatron 转 Hugging Face格式，而脚本使用hf2hg、mg2hf参数传递来区分。 方法一：用户可打开scripts/llama2/2_convert_mg_hf.sh脚本，将执行的python命令复制下来，修改环境变量的值。在Notebook进入到
任务的历史记录，了解任务状态。 查看自动分组结果 在数据集详情页面的“全部”页签中，展开“筛选条件”，将“样本属性”设置为自动分组任务中的“属性名称”，并通过设置样本属性值，筛选出分组结果。 图2 查看自动分组结果 查看自动分组的历史任务 在数据集详情页面的“全部”页签中，单击“自动分组
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