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--quantize-model：体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时，不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。
删除所有的安装包及cache 安装完外部库后保存镜像环境 ModelArts的新版Notebook提供了镜像保存功能。支持一键将运行中的Notebook实例保存为镜像，将准备好的环境保存下来，可以作为自定义镜像，方便后续使用。保存镜像，安装的依赖包不会丢失。安装完依赖包后，推荐保存镜像，避免安装的
lama2-70B）等sft训练完成后多线程退出时报“torch.distributed.DistStoreError: Socket Timeout”时请参考问题4：Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling
默认为1，推荐设置为8。用于multi-step调度。每次调度生成多个token，可以降低时延。开启投机推理后无需配置该参数，否则会导致投机推理启动报错。 --multi-step-stream-outputs: 设置false后，multi-step会关闭流式输出提升性能，一次将返回num-scheduler-steps个token。
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1,处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
excel_addr：待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name：处理后的数据集名称，必选。 proportion：测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count：测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
参数类型 描述 add_sample_count Integer 处理后新增的图片数量。 create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。
创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 消息通知（不开启则不计费） 消息通知服务 订阅消息使用消息通知服务，在事件列表中选择需要监控的节点/Workflow状态，在事件发生时发送消息通知。 如果想使用消息通知，需要提前在自动学习、Workflow中开启消息通知功能。 具体计费可见消息通知服务价格详情。
待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1,9]，可选。 test_count: 测试集的个数，范围[1，处理后数据集总长度 - 1]，可选。(用户在输入test_count时，要小于
--quantize-model：体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时，不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。
启动智能标注任务 查看智能标注任务进度 智能标注任务启动后，可以在“待确认”页签下查看智能标注任务进度。当任务完成后，即可在“待确认”页签下查看自动标注好的数据。 图9 查看智能标注任务进度 确认智能标注结果 在智能标注任务完成后，在“待确认”页签下，单击具体图片进入标注详情页面，可以查看或修改智能标注的结果。
til工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题： 准备工作
export_new_dataset_work_path String 导出新数据集的工作目录。 ratio_sample_usage Boolean 指定切分比例后，是否按指定比例随机分配训练-验证集。可选值如下： true：主动随机分配训练集-验证集 false：不主动随机分配训练集-验证集（默认值）
断点续训：训练过程中保存的某个权重，可详见断点续训和故障快恢说明 train_auto_resume false 【可选】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 handler-name
--quantize-model：体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时，不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。
--quantize-model：体现此参数表示会生成量化模型权重。不需要生成量化模型权重时，不体现此参数 --generate-scale：体现此参数表示会生成量化系数，生成后的系数保存在--scale-output参数指定的路径下。如果有指定的量化系数，则不需此参数，直接读取--scale-input参数指定的量化系数输入路径即可。
样本收集规则，默认为全量收集规则“all”。当前仅支持全量收集规则“all”。 collect_sample Boolean 是否启用样本收集。可选值如下： true：启用样本收集（默认值） false：不启用样本收集 confidence_scope String 关键样本置信度范围，用中划线隔开最小值和最大值。比如：“0
仅表示可被业务使用到的资源量。其中，CPU核数为微核，1000微核=1物理核。 如下图所示，支持对多节点批量进行删除、退订、重启、重置、开启/关闭高可用冗余操作，具体介绍请参见修复Standard专属资源池故障节点。还支持对节点批量添加、编辑、删除资源标签操作，“包年/包月”的
x86_64，请下载mindspore-lite-2.2.10-linux-x64.tar.gz。 安装方式如下： MindSpore Lite云侧推理包解压缩后，设置LITE_HOME环境变量为解压缩的路径，例如： export LITE_HOME=$some_path/mindspore-lite-2
如果昇腾以及MindSpore框架的训练作业运行失败，您可以在作业状态的提示信息中，单击昇腾论坛进行发帖提问或者搜索问题。 非昇腾规格的作业运行失败后，您可以在作业状态的提示信息中，单击ModelArts开发者论坛进行发帖或者搜索已有问题。 “创建时间” 记录训练作业创建时间。 “运行时长”
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