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_sample_separator和text_label_separator指定。 text_label_separator 否 String 标签与标签之间的分隔符，默认为逗号分隔，分隔符需转义。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字和“!@#$%^&*_=|?/':.;
00:00(北京时间)正式退市。 旧版训练管理如何升级到新版训练？ 请参考新版训练指导文档（模型训练）来体验新版训练。 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点。 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 父主题： 下线公告
在左侧导航栏中，单击“事件列表”，进入“事件列表”页面。 事件列表支持通过筛选来查询对应的操作事件。当前事件列表支持四个维度的组合查询，详细信息如下： 事件来源、资源类型和筛选类型。 在下拉框中选择查询条件。 其中筛选类型选择事件名称时，还需选择某个具体的事件名称。 选择资源ID时，还需输入某个具体的资源ID。
_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。 workspace_id 是 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。
描述 dataset_id 是 String 数据集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。 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 add_sample_count Long 新增样本数量。
使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
d_patch/models/falcon2/ 复制config.json文件至加载的权重文件/tokenizer目录下，参考路径上传代码和权重文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ glm4-9b模型
在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。 如果增加了图片，您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签，建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据， 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置”中，在“增量训练版本
是 String APP编号，可通过APP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。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工
描述 dataset_id 是 String 数据集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。 workforce_task_id 是 String 标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述
描述 dataset_id 是 String 数据集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。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
algorithm_name 是 String 搜索算法名称。 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 file_name String yaml文件名称。
d_patch/models/falcon2/ 复制config.json文件至加载的权重文件/tokenizer目录下，参考路径上传代码和权重文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ glm4-9b模型
d_patch/models/falcon2/ 复制config.json文件至加载的权重文件/tokenizer目录下，参考路径上传代码和权重文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/tokenizers/falcon-11B/ glm4-9b模型
使用量化模型 使用量化模型需要在NPU的机器上运行。 启动vLLM前，请开启图模式（参考步骤六 启动推理服务中的配置环境变量），启动服务的命令和启动非量化模型一致。 父主题： 推理模型量化
AIN_ITERS、MBS、GBS、TP、PP、WORK_DIR为非必填，有默认值。 图1 保存的ckpt 可以参考查看日志和性能操作，查看断点续训练日志和性能。 父主题： 预训练
看已完成标注的图片，或者通过右侧的“全部标签”列表，了解当前已完成的标签名称和标签数量。 同步或添加图片 在“数据标注”节点单击“实例详情”进入数据标注页面，数据标注的图片来源有两种，通过本地添加图片和同步OBS中的图片数据。 图3 添加本地图片 图4 同步OBS图片数据 添加数
id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse objects 异构训练作业的任务列表。
预置服务。 （可选）在“模型推理”页面的“预置服务”页签，单击DeepSeek-R1服务右侧的“调用说明”，获取调用实例代码，修改接口信息和API Key，快速实现端外调用。具体操作，请参见调用MaaS部署的模型服务。 步骤三：部署模型服务 如果免费Token额度用完后，还要继续
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