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使用Workflow实现低代码AI开发 什么是Workflow 运行第一条Workflow 管理Workflow 开发第一条Workflow 开发Workflow命令参考
使用Notebook进行AI开发调试 Notebook使用场景 创建Notebook实例 通过JupyterLab在线使用Notebook实例进行AI开发 通过PyCharm远程使用Notebook实例 通过VS Code远程使用Notebook实例 通过SSH工具远程使用Notebook
数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据
使用ModelArts Standard训练模型 模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业（默认页面） 创建生产训练作业（新版页面） 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性
数据集创建相关的配置信息。 是 DatasetProperties title title信息，主要用于前端的名称展示。 否 str description 数据集创建节点的描述信息。 否 str policy 节点执行的policy。 否 StepPolicy depend_steps
Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。 ModelArts Standard模型训练支持大规模训练作业，提供高可用的训练环境 支持单机多卡、多机多卡的分布式训练，有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复，包含硬件故障与作业卡死故障，并支持进程级恢复、容器级恢复
8b8d018a", "step_name" : "condition_step", "step_title" : "skip training", "status" : "wait_inputs" }, { "time" : "2022-10-20T15:01:42
大模型分布式部署及推理。 统一管理AI开发全流程，提升开发效率，记录模型构建实验全流程。 多场景部署，灵活满足业务需求 支持云端/边端部署等多种生产环境。 支持在线推理、批量推理、边缘推理多形态部署。 AI工程化能力，支持AI全流程生命周期管理 支持MLOps能力，提供数据诊断、
出现此故障时，建议根据如下建议，修改标注数据后重试。 多标签的样本（即一张图片包含多个标签），至少需要有2张。如果启动训练时，设置了数据集切分功能，如果多标签的数据少于2张，会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息，保证标注多标签的图片，超过2张。 数据集切分后，训练集和验证集包
work_path=work_path) 示例五：根据标注类型创建文本三元组数据集 dataset_name = "dataset-text-triplet" dataset_type = 102 # 数据集标注类型，102表示文本三元组标注类型 data_sources = dict()
团队标注任务当前验收任务详情。 create_time Long 标注任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 description String 标注任务描述信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标注任务标签统计信息。
否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示appsecret。 app_ids 否 Array of strings
采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参
采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参
ite Cluster资源池单个节点驱动章节。 查找搜索节点 在节点管理页面的搜索栏中，支持通过节点名称、状态、批次、驱动版本、驱动状态、IP地址、节点池、资源标签等关键字搜索节点。 设置节点列表显示信息 在节点管理页面中，单击右上角的设置图标，支持对节点列表中显示的信息进行自定义。
订阅免费模型 在AI Gallery中，您可以查找并订阅免费的模型，包括ModelArts模型和HiLens技能。订阅成功的模型可以直接用于ModelArts模型部署和HiLens技能安装。 AI Gallery中分享的模型支持免费订阅，但在使用过程中如果消耗了硬件资源进行部署，
采取lora策略方法的目标模块，默认为all dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在dataset_info.json文件数据集名称。如选用定义数据请参
是，则修改安全组的配置，具体操作请参见修改安全组规则。 否，则继续下一步。 确认SFS Turbo是否存在异常。 新建一个和SFS Turbo在同一个网段的ECS，用ECS去挂载SFS Turbo，如果挂载失败，则表示SFS Turbo异常。 是，联系SFS服务的技术支持处理。 否，联系ModelArts的技术支持处理。
请参见表4。 表3 选择公共资源池 参数名称 说明 资源来源 必选，选择“公共资源池”。 实例规格 必选，选择资源规格，规格名称中体现了服务器类型、型号等信息。 当训练代码中已定义资源类型时，则根据算法的约束条件选择合适的资源类型。例如，训练代码中定义的资源类型为CPU，这里选择其他类型时会导致训练失败。
ma2系列和Qwen2系列模型。 步骤一：安装Eagle Eagle训练适配代码存放在代码包AscendCloud-LLM-x.x.x.zip的llm_tools/spec_decode/EAGLE目录下。 在目录下执行如下命令，即可安装Eagle。 bash build.sh
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