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节点调度时间周期，默认为1秒 是 str max_execution_minutes 节点运行超时时间，默认为10080分钟，即7天 是 str skip_conditions 节点是否跳过的条件列表 否 Condition或者Condition列表 Step是节点的超类，主要用于概念上的承载
工作流第一次运行建议填写新的模型名称，后续运行会自动在该模型上新增版本") # 模型注册 model_step = wf.steps.ModelStep( name="model_step", title="模型注册", inputs=[wf.steps.ModelInput
抹零金额 华为云产品定价精度为小数点后8位（单位：元），因此在计费过程中会产生小数点后8位的资源使用费用。而在实际扣费时，仅扣除到小数点后2位，小数点后第3位到第8位部分金额会被舍弃，这种舍弃部分的金额称作抹零金额。
选择调优类型 全参微调：直接在模型上训练，影响模型全量参数的微调训练，效果较好，收敛速度较慢，训练时间较长。 LoRA微调：冻结原模型，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数，效果接近或略差于全参训练，收敛速度快，训练时间短。
train_results.metrics) trainer.save_metrics("train", train_results.metrics) trainer.save_state() print('Start to evaluate') # 在验证集上做准确性评估
“分流” 设置当前实例节点的流量占比，服务调用请求根据该比例分配到当前版本上。 如您仅部署一个版本的AI应用，请设置为100%。如您添加多个版本进行灰度发布，多个版本分流之和设置为100%。
Llama3-8B_template 选择调优类型 全参微调：直接在模型上训练，影响模型全量参数的微调训练，效果较好，收敛速度较慢，训练时间较长。
在上述案例的基础上，如果需要打破默认规则，在job_step_a以及job_step_b跳过时，model_step也允许执行，则只需要在model_step中也配置跳过策略即可（跳过策略的优先级高于默认规则）。 父主题： 构建Workflow多分支运行场景
sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。
sample_time String 样本加入到数据集时，会根据样本在OBS上的最后修改时间(精确到天)建立索引，此处可以根据此时间进行搜索。
workflow = wf.Workflow( name="model-step-demo", desc="this is a demo orkflow", steps=[model_registration] ) 使用订阅模型+OBS的方式注册模型 该方式本质上与自定义镜像
需要注意的是，如果您的模型需指定CPU或GPU上运行时，请根据runtime的后缀信息选择，当runtime中未包含cpu或gpu信息时，请仔细阅读“推理支持的AI引擎”中每个runtime的说明信息。
“X-auth-Token”的值是上一步获取到的Token值。
Rain：下雨 Fog：雾 Snow：雪 Clouds：云 do_validation：数据扩增前是否进行数据校验。默认值为True。 输入要求 算子输入分为两种，“数据集”或“OBS目录”。 选择“数据集”，请从下拉框中选择ModelArts中管理的数据集及其版本。
如果需要指定多个参数，可以使用--output output1=obs://bucket/output1 --output output2=obs://bucket/output2 --input String 否 训练的输入信息，指定后，训练任务将会把对应OBS上的数据下载到训练容器
“X-Auth-Token”的值是上一步获取到的Token值。
& \ chown -R ma-user:100 /opt/tritonserver ADD nginx /etc/nginx ADD run.sh /home/mind/ CMD /bin/bash /home/mind/run.sh 完成镜像构建后，将镜像注册至华为云容器镜像服务
形态上基于作业类型节点原有的使用方式，新增一个针对metrics信息展示的输出，通过MetricsConfig对象进行配置。
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