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Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 状态码： 404 表13 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。
/home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 创建训练作业后，会在节点机器中使用基础镜像创建docker容器，并在容器内进行分布式训练。而install
local_code_dir="/home/ma-user/modelarts/user-job-dir", job_description='This is a image net train job') job_instance = estimator.fit(in
多机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> 示例： #第一台节点 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 0 # 第二台节点 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4
统一包年/包月资源的到期日 如果您持有多台到期日不同的专属资源池，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图2展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图2 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。
do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 Flip 翻转，沿图片水平轴或竖直轴做翻转，是非常常见的增强方法。 lr_ud：选择翻转的方向，lr为水平翻转，ud为竖直翻转。默认值为lr flip_p：做翻转操作的概率。默认值为1。 do_validation：数
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
参数是否运行时输入，默认为“False”，在工作流启动运行前进行配置。设置为“True”，则在使用的相应节点运行时卡点配置。 否 bool description 参数描述信息。 否 str enum_list 参数枚举值列表，只有当参数类型为PlaceholderType.ENUM时才需要填写。
Turbo的连接状态信息。可选值如下： Active：SFS连通状态正常 Abnormal：SFS连通状态异常 ipAddr String SFS Turbo的访问地址。 请求示例 查询资源池列表。 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools
专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 公共资源池 实例规格 选择实例规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息。 xxx 流量限制（QPS） 设置待部署模型的流量限制QPS。 3 实例数 设置服务器个数。 推荐实例数 = 流量限制 ÷ 推荐的单实例流量限制 1 更多选项 内容审核 选择是否打开内容审核，默认启用。
导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。
标注图像分类数据 由于模型训练过程需要大量有标签的图片数据，因此在模型训练之前需对没有标签的图片添加标签。通过ModelArts您可对图片进行一键式批量添加标签，快速完成对图片的标注操作，也可以对已标注图片修改或删除标签进行重新标注。 请确保数据集中已标注的图片不低于100张，否
d; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 使用基础镜像的方法，需要确认训练作业的资源池是否联通公网，否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。
d; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 使用基础镜像的方法，需要确认训练作业的资源池是否联通公网，否则执行 install.sh 文件时下载代码会失败。因此可以选择配置网络或使用ECS中构建新镜像的方法。
多机执行命令为：sh demo.sh <MASTER_ADDR=xx.xx.xx.xx> <NNODES=4> <NODE_RANK=0> 示例： #第一台节点 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4 0 # 第二台节点 sh demo.sh xx.xx.xx.xx 4
service_config = predictor_instance.update_service_config(description="description",
导入表格数据集，数据库名字。 input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。
训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出
2.2.8.0aa484aa ipykernel 6.7.0 ipython 8.18.1 jupyter-client 7.4.9 matplotlib 3.5.1 numpy 1.22.0 pandas 1.3.5 Pillow 10.0.1 pip 21.0.1 psutil
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 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √
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