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、2_convert_mg_hf.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。本代码中有许多环境变量的设置，在下面的指导步骤中，会展开进行详细的解释。 如果用户希望自定义参数进行训练，可直接编辑对应模型的训练脚本，可编辑参数以及详细介绍如下。以llama2-13b预训练为例：
String 在线服务实例所在的子网的网络ID，服务自定义网络配置时返回。 security_group_id String 在线服务实例所在的安全组，服务自定义网络配置时返回。 status String 服务状态，取值包含： running：运行中，服务正常运行。 deployin
3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容 202：语音分割 600：视频标注 表6 LabelAttribute 参数 参数类型 描述 default_value String 标签属性默认值。
MindSpore：MindSpore 2.3.0 FrameworkPTAdapter：6.0.RC3 如果用到CCE，版本要求是CCE Turbo v1.28及以上 软件包获取地址 软件包名称 软件包说明 获取地址 AscendCloud-6.3.908-xxx.zip 包含 三方大模型训练和推理代码包：AscendCloud-LLM
Workflow工作流的描述信息。 steps 否 Array of WorkflowStep objects Workflow工作流包含的步骤定义。 user_name 否 String 创建Workflow工作流的用户名。 workspace_id 否 String 工作空间ID。
output_ids，在循环中调用 PretrainedModel.forward() 来做前向推理 PretrainedModel.generate() 操作步骤 本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery
String Workflow工作流的描述信息。 steps Array of WorkflowStep objects Workflow工作流包含的步骤定义。 user_name String 创建Workflow工作流的用户名。 workspace_id String 工作空间ID。 data_requirements
ow训练作业节点部分，并且在Condition中只支持使用type为float类型的指标数据作为输入。 此案例中metrics.json的内容示例如下： [ { "key": "loss", // 指标数据名称（不支持特殊字符，长度限制为64字符）
Command 启动本次训练作业的运行命令。例如“bash /home/work/run_train.sh python {python启动文件及参数}”。当“Algorithm source”选“Custom”时，显示此参数。 当用户输入的命令中不包含“--data_url”和“--
确保容器可以访问公网。 仅支持313T、376T、400T 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 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/m
String Workflow工作流的描述信息。 steps Array of WorkflowStep objects Workflow工作流包含的步骤定义。 user_name String 创建Workflow工作流的用户名。 workspace_id String 工作空间ID。 data_requirements
限制条件。 表29 WorkflowDagPolicies 参数 参数类型 描述 use_cache Boolean 是否使用缓存。 请求示例 更新内容 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/execu
具，推荐OBS Browser+（win）、obsutil（linux）。上述例子为obsutil使用方法。 准备算法 main.py文件内容如下，并将其上传至OBS桶的demo文件夹中： import argparse import os import random import
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String Workflow工作流的描述信息。 steps Array of WorkflowStep objects Workflow工作流包含的步骤定义。 user_name String 创建Workflow工作流的用户名。 workspace_id String 工作空间ID。 data_requirements
息时，则可不填，后台自动从配置文件的apis字段中读取输出参数信息。 dependencies 否 dependency结构数组 运行代码及模型需安装的依赖包，默认为空。如果已在模型配置文件中配置dependencies信息时，则可不填，后台自动从配置文件的dependencies字段中读取需要安装的依赖包。
算子编译分析 Affinity API Issues 下图展示了低优先的亲和API替换，通常仅在首次将训练任务从GPU迁移至NPU时需要关注这部分内容。已经在NPU上进行长训的任务出现性能问题，可以忽略该部分。html中提示存在torch_npu.confusion_transpose,
to DLI resources. 表1 提交DLI Spark作业命令总览 命令 命令详情 get-job 查询DLI Spark作业列表及详情。 get-log 查询DLI Spark运行日志。 get-queue 查询DLI队列。 get-resource 查询DLI分组资源。
objects 训练在子任务状态信息。 running_records Array of RunningRecord objects 训练作业运行及故障恢复记录。 表6 TaskStatuses 参数 参数类型 描述 task String 训练作业子任务名称。 exit_code Integer
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