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登录ModelArts控制台，单击“资产管理 > AI应用 > 创建”，开始创建AI应用。 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，
service_predict.py # 发送请求的服务 执行精度测试启动脚本eval_test.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python eval_test.py \ --max_workers=1 \ --service_name=qwen-14b-test
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型（qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b）中的tokenizer 文件，需要修改代码。
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ModelArts训练好后的模型如何获取？ AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ TPE算法优化的超参数必须是分类特征（categorical features）吗 模型可视化作业中各参数的意义？ 如何在ModelArts上获得RANK_TABLE_FILE进行分布式训练？ 如何查询自定义镜像的cuda和cudnn版本？
运行成功 训练完成后，您可以单击物体检测节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型（qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b）中的tokenizer 文件，需要修改代码。
修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 图5 修改ChatGLMv4-9B tokenizer文件 Qwen系列 在进行HuggingFace权重转换Megatron前，针对Qwen系列模型（qwen-7b、qwen-14b、qwen-72b）中的tokenizer 文件，需要修改代码。
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运行成功 训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率 被用户标注为某个分类的所有样本中，模型正确预测为该分类的样本比率，反映模型对正样本的识别能力。
加载模型参数到net load_param_into_net(net, param_dict) # 加载模型参数到opt load_param_into_net(opt, param_dict) # 获取保存的epoch值，模型会在此epoch的基础上继续训练,此参数在mindspore1
--help Show this message and exit. 表1 鉴权命令参数说明 参数名 参数类型 是否必选 参数说明 -auth / --auth String 否 鉴权方式，支持PWD（用户名密码）、AKSK（access key和secret
见特征分析指标列表。 图5 查看特征分析结果 在特征分析结果中，例如图片亮度指标，数据分布中，分布不均匀，缺少某一种亮度的图片，而此指标对模型训练非常关键。此时可选择增加对应亮度的图片，让数据更均衡，为后续模型构建做准备。 数据标注 人工标注 在“未标注”页签图片列表中，单击图片，自动跳转到标注页面。
训练管理（旧版） 训练作业 训练作业参数配置 可视化作业 资源和引擎规格接口 作业状态参考 父主题： 历史API
target-tensor-parallel-size：任务不同调整参数target-tensor-parallel-size。默认为1 target-pipeline-parallel-size ：任务不同调整参数target-pipeline-parallel-size。默认为1
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