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|——megatron/ # 注意：该文件夹从Megatron-LM中复制得到 |——... 您可以在Notebook中导入完代码之后，在Notebook运行sh scripts/install.sh命令提前下载完整代码包和安装依赖包，然
“数据增强”表示通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project
请求要求代理的身份认证，与401类似，但请求者应当使用代理进行授权。 408 Request Time-out 服务器等候请求时发生超时。 客户端可以随时再次提交该请求而无需进行任何更改。 409 Conflict 服务器在完成请求时发生冲突。 返回该状态码，表明客户端尝试创建的资源已经
--max-workload-num: 每个文件记录的最大请求数量，当请求数超过该值时才会触发配比调整 除了在线配比调整的功能之外，还提供了额外离线估算最优配比的工具，用户可以在服务启动之前用此工具获得一个较优的配比，使用示例如下： python ${LLM_TOOLS_PATH}/PD_separate/ratio_offline
service_predict.py # 发送请求的服务 上传精度测试代码到推理容器中。 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_nam
训练任务的运行参数。格式为 [{"name":"your name", "value": "your value"}]，value的值可以是string，也可以是int。 train_instance_type 是 String 训练作业选择的资源规格，请参考查询资源规格列表 train_instance_count
动文件。代码目录为代码启动文件的一级目录。 “job_config”字段下的“inputs”和“outputs”分别为算法的输入输出管道。可以按照实例指定“data_url”和“train_url”，在代码中解析超参分别指定训练所需要的数据文件本地路径和训练生成的模型输出本地路径。
json 如果在准备数据章节已下载数据集，此处无需重复操作。 SFT微调和LoRA微调训练使用的是同一个数据集，数据处理一次即可，训练时可以共用。 数据预处理说明 使用数据预处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的SFT全参微调数据。preprocess_data
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
可能是亚健康，建议先重启节点，如果重启节点后未恢复，发起维修流程。 配置节点告警通知 节点故障指标(nt_npg)默认会上报到AOM，您可以在AOM配置短信、邮件等通知方式。 以下步骤基于AOM2.0配置。 登录AOM控制台。 在左侧导航栏选择“告警管理 > 告警规则”，单击“创建”，创建告警规则。
服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 批量服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理批量推理作业
] } } } ] } 未创建以上权限策略前，所有子账号默认可以挂载SFS Turbo。当您创建了以上SFS权限管控策略后，没有被授予以上权限的子账号，默认在ModelArts Console上创建训练作业时无法挂载SFS
服务部署和运行过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型部署 > 在线服务”，在服务列表中，您可以单击名称/ID，进入服务详情页面。 在服务详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理同步在线服务
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 ModelLink微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下：
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
--workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma
ModelArts_Market regist_activity 修改个人资料 ModelArts_Market update_user 日志 出于分析或审计等目的，用户可以开启ModelArts的日志记录功能。在您开启了云审计服务后，系统会记录ModelArts的相关操作，且控制台保存最近7天的操作记录。本节
- 创建模型的过程中，关键事件支持手动/自动刷新。 查看操作 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中选择“模型管理”，在模型列表中，您可以单击模型名称，进入模型详情页面。 在模型详情页面，切换到“事件”页签，查看事件信息。 父主题： 管理ModelArts模型
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