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--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
可能是亚健康，建议先重启节点，如果重启节点后未恢复，发起维修流程。 配置节点告警通知 节点故障指标(nt_npg)默认会上报到AOM，您可以在AOM配置短信、邮件等通知方式。 以下步骤基于AOM2.0配置。 登录AOM控制台。 在左侧导航栏选择“告警管理 > 告警规则”，单击“创建”，创建告警规则。
服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
xlsx）另存。单击“文件>另存为”，选择本地地址后，下拉选择“保存类型”为“CSV (逗号分隔)(*.csv)”单击“保存”，在弹窗中，单击“确定”后就可以将.xlsx格式数据集转换为.csv格式。 表格数据集对训练数据的要求： 训练数据列数一致，总数据量不少于100条不同数据（有一个特征取值不同，即视为不同数据）。
服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理同步在线服务
] } } } ] } 未创建以上权限策略前，所有子账号默认可以挂载SFS Turbo。当您创建了以上SFS权限管控策略后，没有被授予以上权限的子账号，默认在ModelArts Console上创建训练作业时无法挂载SFS
ModelArts_Market regist_activity 修改个人资料 ModelArts_Market update_user 日志 出于分析或审计等目的，用户可以开启ModelArts的日志记录功能。在您开启了云审计服务后，系统会记录ModelArts的相关操作，且控制台保存最近7天的操作记录。本节
计费码。 unit_num Integer 计费卡数。 表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量（max_num，为1代表不支持分布式）。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object
- 创建模型的过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型管理”，在模型列表中，您可以单击模型名称，进入模型详情页面。 在模型详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理ModelArts模型
计费码。 unit_num Integer 计费卡数。 表36 flavor_info 参数 参数类型 描述 max_num Integer 可以选择的最大节点数量（max_num，为1代表不支持分布式）。 cpu cpu object cpu规格信息。 gpu gpu object
和128。 --num-scheduler-steps: 默认为1，推荐设置为8。用于mult-step调度。每次调度生成多个token，可以降低时延。开启multi-step后，在流式返回中，会一次返回num-scheduler-steps个token。开启投机推理后无需配置该参数。
16权重输出到${path-to-file}/deepseekV3-bf16，例如：/home/data/deepseekV3-bf16，可以使用以下命令，此处以deepseekV3为例。 python fp8_cast_bf16.py --input-fp8-hf-path $
对于专属资源池：计费的起点以资源池创建成功的时间点为准，终点以资源池删除时间为准。 专属资源池从创建到启用需要一定时长，计费的起点是创建成功的时间点，而非创建时间。您可以在专属资源池详情页“基本信息”页签查看创建时间，在“事件”页签查看“事件信息”为“创建资源池管理节点成功”的“事件发生时间”，创建成功的时间点对应界面上的“事件发生时间”。
├── ... ├──benchmark_tools #性能评测 ├── benchmark.py # 可以基于默认的参数跑完静态benchmark和动态benchmark ├── benchmark_parallel.py
4和128。 --num-scheduler-steps：默认为1，推荐设置为8。用于mult-step调度。每次调度生成多个token，可以降低时延。开启multi-step后，在流式返回中，会一次返回num-scheduler-steps个token。开启投机推理后无需配置该参数。
建议和指导，对您的模型进行进一步的调优）。 针对用户自己编写训练脚本或自定义镜像方式创建的训练作业，则需要在您的训练代码中添加评估代码，才可以在训练作业结束后查看相应的评估诊断建议。 只支持验证集的数据格式为图片。 目前，仅如下常用框架的训练脚本支持添加评估代码。 TF-1.13
ngine_id无需填写。 parameter 否 Array<Object> 训练作业的运行参数，为“label-value”格式。取值可以为自定义的任何值，其中label为参数名称，value为参数值，该样例请参考请求示例；当为自定义镜像训练作业的时候，此参数为容器环境变量。详细请参见表8。
启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。 billing_params Integer
= "**", data_type = DataTypeEnum.IMAGE_CLASSIFICATION) # 数据集对象的占位符形式，可以通过指定data_type限制数据集的数据类型 表11 OBSPlaceholder 属性 描述 是否必填 数据类型 name 名称 是 str
启动后设置的自动停止时间，单位为秒。 store_time Integer 该规格实例处于非活跃状态，在数据库最长保存的时长。单位为小时。 默认为“-1”, 表示可以无限制保存。 billing_flavor String 计费规格。当该字段为空时，使用规格名称计费。 billing_params Integer
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