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2-3b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买
2-3b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct 操作流程 图1 操作流程图 表2 操作任务流程说明 阶段 任务 说明 准备工作 准备资源 本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买
模型支持部署的服务类型。 版本数量 模型的版本数量。 请求模式 在线服务的请求模式。 同步请求：单次推理，可同步返回结果（约<60s）。例如: 图片、较小视频文件。 异步请求：单次推理，需要异步处理返回结果（约>60s）。例如: 实时视频推理、大视频文件。 创建时间 模型的创建时间。 描述
_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练", # 标题信息，不填默认使用name algorithm=wf.AIGalleryAlgorithm(
gsm8k_test 样例yaml配置文件结构分为 base块：基础配置块 ModelName块：该模型所需配置的参数，如qwen2.5-7b块 样例截图如下： 开始训练测试，具体步骤参考训练性能测试或训练精度测试，根据实际情况决定。 父主题： 训练benchmark工具
--output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
"used_quota" : 5, "quota" : 10, "min_quota" : -1, "name_cn" : "自动学习（图像分类、物体检测、声音分类）训练时长", "unit_cn" : "分钟", "name_en" : "ExeMLtraining
问通道、传输协议，以上三个要素共同构成您的访问请求，三者可自由组合互不影响（例如不同的认证方式可以搭配不同的访问通道、不同的传输协议）。 图1 认证方式、访问通道、传输协议 当前ModelArts支持访问在线服务的认证方式有以下方式（案例中均以HTTPS请求为例）： Token认
6/conf/defaults.ini”文件。 修改[server]中的“root_url”和“serve_from_sub_path”字段。 图1 修改defaults.ini文件 其中： root_url的组成为：https:{jupyterlab域名}/{INSTANCE_ID}
节点执行条件为false时的分支。 表16 WorkflowSubgraph 参数 参数类型 描述 name String 子图名称。 steps Array of strings 子图step成员。 表17 DataRequirement 参数 参数类型 描述 name String 训练数据
task_type=wf.data.LabelTaskTypeEnum.IMAGE_CLASSIFICATION, # 标注任务的类型，以图像分类为例 task_name=task_name # 该名称对应的标注任务如果不存在则创建，如果存在则直接使用该任务
sh文件和llama_7b文件夹上传至model目录下，如下图所示。 图2 上传至model目录 创建模型，源模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择至model目录，AI引擎选择Custom，引擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部署为在线服务，大模型
NetBIOS协议常被用于Windows文件、打印机共享和Samba。 137、138：UDP端口，通过网上邻居传输文件时使用的端口。 139：通过这个端口进入的连接试图获得NetBIOS/SMB服务。 父主题： Lite Server
指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。 3：自动学习，预测分析。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3 响应参数 参数 参数类型
单击“我的Gallery>我的资产>Workflow”，进入我的Workflow页面。 在“我的发布”页签中查看发布到AI Gallery的工作流。 图1 发布的Workflow 您可以单击工作流名称，查看发布的工作流详情。 其中release_to_gallery()方法包含以下入参： 参数名称
er/ws/processed_for_ma_input/GLM3-6B/converted_weights目录下查看转换后的权重文件。 图1 转换后的权重文件 父主题： SFT全参微调训练
6网段，该功能一旦开启，将不能关闭。（如果创建网络时未勾选开启IPv6，也可在创建网络后在操作列单击“更多>启用IPv6”，如图2） 图1 创建网络 图2 启用IPv6 单用户最多可创建15个网络。 网段设置以后不能修改，避免与将要打通的VPC网段冲突。可能冲突的网段包括： 用户的VPC网段
--output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 1、抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
ws/processed_for_ma_input/Llama2-70B/converted_weights目录下查看转换后的权重文件。 图1 转换后的权重文件 父主题： SFT全参微调训练
--output_dir下生成 kv_cache_scales.json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 图1 抽取kv-cache量化系数 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。
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