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建议根据业务情况及使用习惯，选择OBS使用方法。 如果您的数据量较小（小于100MB）或数据文件少（少于100个），建议您使用控制台上传数据。控制台上传无需工具下载或多余配置，在少量数据上传时，更加便捷高效。 如果您的数据量较大或数据文件较多，建议选择OBS Browser+或obsutil工具上传。OBS B
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现文本分类
本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题： 使用自动学习实现图像分类
AscendCloud-6.3.906-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
dataset createAutoLabelingTask 创建自动分组任务 dataset createAutoGroupingTask 创建自动部署任务 dataset createAutoDeployTask 导入样本到数据集 dataset importSamplesToDataset
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
at等。本文档使用的推理接口是vllm，而llava多模态推理接口是openai-chat。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokeniz
--width ${width} \ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
--width ${width} \ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
点的重置。 下发重置节点任务时需要填写以下参数： 表1 重置参数说明 参数名称 说明 操作系统 选择下拉框中支持的操作系统。 配置方式 选择重置节点的配置方式。 按节点比例：重置任务包含多个节点时，同时被重置节点的最高比例。 按节点数量：重置任务包含多个节点时，同时被重置节点的最大个数。
n_id+item_version_id则无需填写。 autosearch_config_path String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。
AlgorithmMetadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config 否 AlgorithmJobConfig object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects
AscendCloud-6.3.907-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的
n_id+item_version_id则无需填写。 autosearch_config_path String 自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。
OBS桶必须和MaaS服务在同一个Region下，否则无法选择到该OBS路径。 准备资源池 在ModelArts Studio大模型即服务平台进行模型调优、压缩或部署时，需要选择资源池。MaaS服务支持专属资源池和公共资源池。 专属资源池：专属资源池不与其他用户共享，资源更可控。在使用专属资源池之前，您
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
AlgorithmMetadata object 算法的元数据，描述算法基本信息。 job_config 否 AlgorithmJobConfig object 算法配置信息，如启动文件等。 resource_requirements 否 Array of ResourceRequirement objects
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host ${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口8080。 --tokenizer：tokeniz
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 硬盘限制故障
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