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TaskResponseAlgorithm 参数 参数类型 描述 code_dir String 算法启动文件所在目录绝对路径。 boot_file String 算法启动文件绝对路径。 inputs AlgorithmInput object 算法输入通道信息。 outputs AlgorithmOutput
本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.5.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
ta/pretrain/alpaca_text_document 必填。训练时指定的输入数据路径。一般为数据地址/处理后的数据前缀名，不加文件类型后缀。 请根据实际规划修改。 TOKENIZER_PATH /home/ma-user/ws/tokenizers/Llama2-70B/tokenizer
然后执行下一步操作。 图10 确认智能标注结果 数据发布 ModelArts训练管理模块支持通过ModelArts数据集或者OBS目录中的文件创建训练作业。如果选择通过数据集作为训练任务的数据源，则需要指定数据集及特定的版本。因此，用户需要为准备好的数据发布一个版本，具体操作参考
job_config object 算法配置信息，如启动文件等。 code_dir 否 String 算法的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现。 boot_file 否 String 算法的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot
ig.json文件中选取一个api路径用于此次推理；如使用ModelArts提供的预置推理镜像，则此接口为“/”。 mapping_type 是 String 输入数据的映射类型，可选“file”或“csv”。 file指每个推理请求对应到输入数据目录下的一个文件，当使用此方式时
代码目录和代码启动文件。代码目录为代码启动文件的一级目录。 “job_config”字段下的“inputs”和“outputs”分别为算法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。
TaskResponseAlgorithm 参数 参数类型 描述 code_dir String 算法启动文件所在目录绝对路径。 boot_file String 算法启动文件绝对路径。 inputs AlgorithmInput object 算法输入通道信息。 outputs AlgorithmOutput
source_type String 模型来源的类型。 当模型为自动学习部署过来时，取值为“auto”。 当模型是用户通过训练作业或OBS模型文件部署时，此值为空。 model_type String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/Sci
“运行日志输出”开启后，不支持关闭。 LTS服务提供的日志查询和日志存储功能涉及计费，详细请参见了解LTS的计费规则。 请勿打印无用的audio日志文件，这会导致系统日志卡死，无法正常显示日志，可能会出现“Failed to load audio”的报错。 您可以进入批量服务的详情页面，通
sh脚本的内容可以参考如下示例： #!/bin/bash ##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置
跳转到基于该自定义镜像创建Notebook的页面。 镜像保存时，哪些目录的数据可以被保存 可以保存的目录：包括容器构建时静态添加到镜像中的文件和目录，可以保存在镜像环境里。 例如：安装的依赖包、“/home/ma-user”目录 不会被保存的目录：容器启动时动态连接到宿主机的挂载
sh脚本的内容可以参考如下示例： #!/bin/bash ##认证用的AK和SK硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 ##本示例以AK和SK保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置
本案例仅支持在专属资源池上运行。 专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.0版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称
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。 由于训练作业运行需消耗资源，确保账户未欠费。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建算法
确保容器可以访问公网。 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 1 llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
服务测试。 图1 服务测试 下面的测试，是您在自动学习声音分类项目页面将模型部署之后进行服务测试的操作步骤。 模型部署完成后，您可添加音频文件进行测试。在“自动学习”页面，选择服务部署节点，单击实例详情，进入“模型部署”界面，选择状态为“运行中”的服务版本，在“服务测试”区域单击“上传”，选择本地音频进行测试。
Integer 是否删除标签及包含标签的样本。可选值如下： 0：只删除标签 1：删除标签及包含标签的样本 2：删除标签和包含标签的样本及其源文件 请求参数 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of Label objects 待删除标签列表。
String 存储类型，当前支持“obs”、“obsfs” 和“evs”，其中，obsfs类型当前仅支持部分专属资源池。若您需要挂载OBS并行文件系统，请提工单。 location 否 Object 存储位置，如果type为“obs”类型，该参数必须填写，如表15所示数据结构，如缺省值为“NULL”。
其中“DDP”为创建训练作业时的“代码目录”，“main.py”为上文代码示例（即创建训练作业时的“启动文件”），“cifar-10-batches-py”为解压后的数据集文件夹（放在input_dir文件夹下）。 如果使用自定义的随机数据，则将代码示例中的参数“custom_data”改为“true”，修改后内容如下：
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