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准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 准备Notebook 本案例需要创建一个Notebook，以便能够通过它访问SFS Turbo服务。随后，通过Notebook将OBS中的数据上传至SFS Turbo，并对存储在SFS
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PyTorch版本：2.3.1 确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.912版本相对于6.3.911版本新增如下内容： 代码结构发生变化，统一了modellink和llama-factory的启动方式。 继承911版本启动方式以外增加新的启动方式： ascendfactory-cli
rc3，驱动版本是23.0.6。 确保集群可以访问公网。 文档更新内容 6.3.912版本相对于6.3.911版本新增如下内容： 代码结构发生变化，统一modellink和llama-factory的启动方式。 继承911版本启动方式以外新加新的启动方式： ascendfactory-cli
String 系统自动生成的network名称，相当于networkId。networkId指的是ModelArts基于用户输入的网络名称生成的唯一ID值。 creationTimestamp String 时间戳，例如"2021-11-01T03:49:41Z"。 labels NetworkMetadataLabels
资源排队中，仅在线服务有这个状态。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，默认为1000。 sort_by 否 String 指定排序字段，枚举值如下： publish_at: 服务发布时间，默认值
task_id 是 String 数据处理任务ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为100。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 order 否 String
使用自定义镜像功能 通过torch.distributed.launch命令启动 通过torch.distributed.run命令启动 创建训练作业 方式一：使用PyTorch预置框架功能，通过mp.spawn命令启动训练作业。 创建训练作业的关键参数如表1所示。 表1 创建训练作业（预置框架）
Key”，填写描述信息后，单击“确认”会返回“您的密钥”，请复制保存密钥，单击“关闭”后将无法再次查看密钥。 最多支持创建5个密钥，密钥只会在新建后显示一次，请妥善保存。 当密钥丢失将无法找回，请新建API Key获取新的访问密钥。 步骤2：调用MaaS模型服务进行预测 在ModelArts
使用消息通知服务会产生相关服务费用，详细信息请参见计费说明。 自动停止 当使用付费资源时，可以选择是否打开“自动停止”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示服务将一直运行。 开关打开：表示启用自动停止功能，此时必须配置自动停止时间，支持设置为“1小时”、“2小时”、“4小时”、6小时或“自定义”。启用该
submit命令提交ModelArts训练作业。 ma-cli ma-job submit命令需要指定一个位置参数YAML_FILE表示作业的配置文件路径，如果不指定该参数，则表示配置文件为空。配置文件是一个YAML格式的文件，里面的参数就是命令的option参数。此外，如果用户在命令行中同时
从指标源下拉列表选择“Prometheus_AOM_Default”实例。 图1 选择指标源 通过“全量指标”或“按普罗语句添加”方式选择一个或多个关注的指标。 图2 添加指标 关于更多指标浏览方法请参考华为云帮助中心“应用运维管理 AOM> 用户指南（2.0）> 指标浏览”。 容器级别的指标介绍
restraint String 版本限制条件，当且仅当package_version存在时必填，取值包含： EXACT：和指定的版本完全一致。 ATLEAST：不低于指定的版本。 ATMOST：不高于指定的版本。 表8 ModelSpecification 参数 参数类型 描述
co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb = posemb.contiguous() #新增 posemb = F.interpolate(posemb
co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb = posemb.contiguous() #新增 posemb = F.interpolate(posemb
co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb = posemb.contiguous() #新增 posemb = F.interpolate(posemb
Long 训练作业的版本ID。 version_name String 训练作业的版本名称。 pre_version_id Long 训练作业前一版本的名称。 engine_type integer 训练作业的引擎类型。“engine_type”和“engine_name”对应关系如下：
result))) 获取模型权重文件 获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：hugging
部署参数，当前仅支持Docker，如表6所示。 表6 Docker部署参数数据结构说明 参数 参数类型 说明 namespace String SWR组织名称，全局唯一。 image_name String 镜像名称。 image_tag String 镜像标签。 annotations Map<String
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