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String APP名称。 limit 否 String 分页展示时，一页展示多少项。默认为1000。 offset 否 String 分页展示时，从第几页开始。默认为0。 order 否 String 返回的APP列表排序方式，可选值包括asc、desc。默认为asc。 sort_by 否
501 Not Implemented 服务器不支持请求的功能，无法完成请求。 502 Bad Gateway 充当网关或代理的服务器，从远端服务器接收到了一个无效的请求。 503 ServiceUnavailable 被请求的服务无效。 建议直接修改该请求，不要重试该请求。 504
rc2-py_3.9-hce_2.0.2312-aarch64-snt9b-20240606190017-b881580 镜像发布到SWR，从SWR拉取 固件驱动：23.0.5 CANN：cann_8.0.rc2 容器镜像OS：hce_2.0 PyTorch：pytorch_2.1
MA_TRAIN_AUTO_RESUME False 【可选】【故障快恢】是否开启此功能，【True、False】默认False不开启，当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。 STAGE sft 表示当前的训练阶段。可选择值：【pt,sft】,默认sft sft：代表监督微调； pt：代表预训练；
MA_TRAIN_AUTO_RESUME False 【可选】【故障快恢】是否开启此功能，【True、False】默认False不开启，当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。 STAGE sft 表示当前的训练阶段。可选择值：【pt,sft】,默认sft sft：代表监督微调； pt：代表预训练；
ipeline.py”也复制一份到该目录，名称改为“mslite_pipeline.py”，迁移后的推理代码中的pipeline需要修改为从复制的onnx pipeline文件导入： # onnx_pipeline.py from pipeline_onnx_stable_dif
用于智能标注的数据集必须存在未标注图片。 检查用于标注的图片数据，确保您的图片数据中，不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片，智能标注任务将运行失败，因此，请从数据集中删除四通道图片后，再启动智能标注。 启动智能标注前要保证当前数据集不存在正在进行中的智能标注任务。 操作步骤 调用认证鉴权接口获取用户的Token。
介绍请参见欠费说明。 停止计费 当云服务资源不再使用时，可以将他们退订或删除，从而避免继续收费。详细介绍请参见停止计费。 成本管理 您可以从成本构成、成本分配、成本分析和成本优化四个维度来管理成本。更多详情，请参见成本管理。
moothquant/utils/utils.py中的build_model_and_tokenizer函数，将torch_dtype类型从torch.float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16,
理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。 资源易获取，按需收费，按需扩缩，支撑故障快恢与断点续训
0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.5.901版本，请参考表2获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
train_auto_resume False 是否开启【故障快恢】功能，【True、False】默认False不开启，当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。详见断点续训和故障快恢说明 stage sft 【必填】表示当前的训练阶段。可选择值：【pt,sft】,默认sft
0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本，请参考获取软件和镜像获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
示磁盘空间不足时，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建模型 使用大模型创建模型，选择从对象存储服务（OBS）中导入，需满足以下参数配置： 采用自定义引擎，开启动态加载 使用大模型要求用户使用自定义引擎，并开启动态加载的模式导入
arm ToolKit创建并调试训练作业。 创建算法 创建算法 创建生产训练作业之前，需要先准备算法，可以是用户自己准备的算法，也可以使用从AI Gallery订阅的算法。 创建生产训练作业 训练作业基础功能 ModelArts Standard支持通过Console控制台的可视
方式二：单击“操作”列的“打开”，自动进入Launcher页面，然后单击“VS Code”。弹出“是否打开Visual Studio Code？”对话框。 图2 从Launcher页面打开VS Code接入 如果本地已安装VS Code，请单击“打开Visual Studio Code”，进入“Visual
“project_id”即项目ID，获取方式如下： 在“我的凭证”页面，单击“API凭证”，在“项目列表”中可查看项目ID和名称（即“项目”）。多项目时，展开“所属区域”，从“项目ID”列获取子项目ID。 图1 查看项目ID “region_name”即区域ID。获取方式请参见获取区域ID。 父主题： Session鉴权
moothquant/utils/utils.py中的build_model_and_tokenizer函数，将torch_dtype类型从torch.float16改成torch.bfloat16 kwargs = {"torch_dtype": torch.bfloat16,
os.modelarts/npu-topology-placement String 910卡占用拓扑信息。 将16进制转换成二进制后，比特位从右往左卡编号0-15，比特位1代表占用。 表8 NodeSpec 参数 参数类型 描述 flavor String 节点规格。 extendParams
0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527 从SWR拉取。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本，请参考表2获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
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