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ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 为指定服务添加标签。设置TMS标签的key为“test”和“model_version”，TMS标签的value为“service-gpu”和“0.1”。 https://{endpoint}/v1/{
专属资源池用户资源独享，在资源充足的情况下，作业是不会排队的；而公共资源池使用共享资源，在任何时候都有可能排队。 专属资源池支持打通用户的网络，在该专属资源池中运行的作业可以访问打通网络中的存储和资源。例如，在创建训练作业时选择打通了网络的专属资源池，训练作业创建成功后，支持在训练时访问SFS中的数据。
开启滚动：开启开关后，支持滚动升级的方式进行驱动升级。当前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例：每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量：可以设置每批次驱动升级的实例数量。 对于不同的升级方式，滚动升级选择实例的策略会不同： 如果升级方式
容器内执行以下命令，指定NPU内存分配策略的环境变量，开启动态内存分配，即在需要时动态分配内存，可以提高内存利用率，减少OOM错误的发生。 export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_tr
体检测等类型，可在自动学习的数据标注页面，单击“同步数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。 检查OBS的访问权限 如果OBS桶的访问权限设置无法满足训练要求时，将会出现训练失败。请排查如下几个OBS的权限设置。 当前账号具备OBS桶的读写权限（桶ACLs） 进
算法名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线和中划线的名称。 description 否 String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id 否 String 指定算法所处的工作空间，默认值为“0”。“0” 为默认的工作空间。 ai_project
使用容器化部署，导入的元模型有大小限制，详情请参见导入模型对于镜像大小限制。 前提条件 已完成模型开发和训练，使用的AI引擎为ModelArts支持的类型和版本，详细请参见推理支持的AI引擎。 已完成训练的模型包，及其对应的推理代码和配置文件，且已上传至OBS目录中。 确保您使用的OBS与ModelArts在同一区域。
启动文件 选择代码目录中训练作业的Python启动脚本。例如“obs://test-modelarts/code/main.py”。 超参 当资源规格为单机多卡时，需要指定超参world_size和rank。 当资源规格为多机时（即实例数大于 1），无需设置超参world_size和rank，超参会由平台自动注入。
ServerResponse objects DevServer实例列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 ServerResponse 参数 参数类型 描述 create_at Long 创建时间。
ServerResponse objects DevServer实例列表。 pages Integer 总的页数。 size Integer 每一页的数量。 total Long 总的记录数量。 表4 ServerResponse 参数 参数类型 描述 create_at Long 创建时间。
本代码包中集成了不同模型（包括llama2、llama3、Qwen、Qwen1.5 ......）的训练脚本，并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提
语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，
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韧性特指安全韧性，即云服务受攻击后的韧性，不含可靠性、可用性。本章主要阐述ModelArts服务受入侵的检测响应能力、防抖动的能力、域名合理使用、内容安全检测等能力。 安全防护套件覆盖和使用堡垒机，增强入侵检测和防御能力 ModelArts服务部署主机层、应用层、网络层和数据层的安全防护套件。及时
total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。 count Integer 当前查询结果的服务数量，不设置offset、limit查询参数时，count与total相同。 services service结构数组 查询到的服务集合。 表3 service结构
语言模型的推理精度测试，数据集包含mmlu、ARC_Challenge、GSM_8k、Hellaswag、Winogrande、TruthfulQA等。 约束限制 确保容器可以访问公网。 当前的精度测试仅适用于语言模型精度验证，不适用于多模态模型的精度验证。多模态模型的精度验证，
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否 -1 Int 控制要考虑的前几个tokens的数量的整数。设置为-1表示考虑所有tokens。 适当降低该值可以减少采样时间。 top_p 否 1.0 Float 控制要考虑的前几个tokens的累积概率的浮点数。必须在 (0, 1] 范围内。设置为1表示考虑所有tokens。
nput的列表 outputs 服务部署节点的输出列表 是 ServiceOutput或者ServiceOutput的列表 title title信息，主要用于前端的名称展示 否 str description 服务部署节点的描述信息 否 str policy 节点执行的policy
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