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str model_metrics 模型精度信息，从配置文件读取。 否 str apis 模型所有的apis入参出参信息（选填），从配置文件中解析出来。 否 str initial_config 模型配置相关数据。 否 dict template 模板的相关配置项，使用模板导入模型(
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
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训练作业的数据集版本ID。 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL，modelarts会通过数据集ID和数据集版本ID自动解析生成。如：“/usr/data/”。 表19 obs 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL。如：“/usr/data/”。
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
删除实例，避免产生不必要的费用 。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”页签会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 节点配置 数据标注参数配置 labeling_input：选择预先创建的数据集即可，版本可以不用选择。
练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训
不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14
不支持图片动态维度，如果图片不是（1，336，336）shape，将会被resize。 --image-feature-size：图片输入解析维度大小；llava-v1.6图片输入维度与image-feature-size关系映射表见git；计算原理如下： 最小处理单元为14*14
机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。 Checkpoint的机制是：在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不
elArts的Workflow页面中查看新发布的工作流，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 基于release()方法，提供了release_and_run()方法，支持用户在开发态发布并运行工作流，节省了前往console配置执行的操作。
A high RTT can indicate network or server issues. ms ≥0 NA NA NA NFS解析文件句柄操作拥塞时间 ma_node_mountstats_lookup_backlog_wait Lookup is an NFS operation
“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。 “job_config”字段下的“parameters_custo
Lite的接口即可。 MindSpore Lite提供了Python、C++以及JAVA三种应用开发接口，此处以Python接口为例，介绍如何使用MindSpore Lite Python API构建并推理Stable Diffusion模型，更多信息请参考MindSpore Lite应用开发。
之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见。如果需要对委托授权的权限范围进行精确控制，参考本章节进行定制化委托授权。 本章节主要介绍如何给IAM用户下的子用户配置更细粒度的权限。 由于ModelArts的使用权限依赖OBS服务的授权，您需要为用户授予OBS的系统权限。 如果
练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
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