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（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。
（此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
SSHReq 参数 是否必选 参数类型 描述 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 响应参数 状态码： 201 表50 响应Body参数 参数 参数类型 描述 kind String 训练作业类型。默认使用job。枚举值：
--chown=ma-user:ma-group pip.conf /home/ma-user/.pip/pip.conf # 设置容器镜像预置环境变量 # 将python解释器路径加入到PATH环境变量中 # 请务必设置PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH=${ANACONDA_
VS Code中设置远端默认安装的插件 在VS Code的配置文件settings.json中添加remote.SSH.defaultExtensions参数，如自动安装Python和Maven插件，可配置如下。 "remote.SSH.defaultExtensions": [
--block-size：kv-cache的block大小，推荐设置为128。当前仅支持64和128。 --host=${docker_ip}：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址，默认为None，举例：参数可以设置为0.0.0.0。 --port：服务部署的端口。
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
使用导入的模型权重覆盖所有初始化的权重 # 4. 调用 PretrainedConfig.from_pretrained(dir)来将配置设置到self.config中 PretrainedModel.from_pretrained(dir) # 将模型实例序列化到 dir/pytorch_model
表52 SSHResp 参数 参数类型 描述 key_pair_names Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 task_urls Array of TaskUrls objects SSH连接地址信息。 表53
aarch64架构的主机，操作系统使用ubuntu-18.04。您可以准备相同规格的弹性云服务器ECS或者应用本地已有的主机进行自定义镜像的制作。 购买ECS服务器的具体操作请参考购买并登录Linux弹性云服务器。“CPU架构”选择“x86计算”，“镜像”选择“公共镜像”，推荐使用Ubuntu18
"ecs:serverKeypairs:list", "ecs:serverKeypairs:get", "ecs:serverKeypairs:delete", "ecs:serverKeypairs:create"
建议把调试过程中的修改点通过Dockerfile固化到容器构建正式流程，并重新测试。 确认对应的脚本、代码、流程在linux服务器上运行正常。 如果在linux服务器上运行就有问题，那么先调通以后再做容器镜像。 确认打入镜像的文件是否在正确的位置、是否有正确的权限。 训练场景主要查看自研的依赖包是否正常，查看pip
量，能更好的支撑用户使用该资产。 在模型详情页，选择“模型介绍”页签，单击右侧“编辑介绍”。 编辑模型基础设置和模型描述。 表1 模型介绍的参数说明 参数名称 说明 基础设置 中文名称 显示模型的名称，不可编辑。 许可证 模型遵循的使用许可协议，根据业务需求选择合适的许可证类型。
AI引擎Scikit_Learn0.18.1的运行环境怎么设置？ 在ModelArts的算法管理页面，创建算法时勾选“显示旧版镜像”，选择XGBoost-Sklearn引擎即可。 ModelArts创建算法操作请参见创建算法。 ModelArts创建训练作业操作请参见创建训练作业。
s的Notebook开发环境中，调试和运行代码。 对于使用本地IDE的开发者，由于本地资源限制，运行和调试环境大多使用团队公共搭建的资源服务器，并且是多人共用，这带来一定的环境搭建和维护成本。 而ModelArts的Notebook的优势是即开即用，它预先装好了不同的AI引擎，并
29a CANN：cann_8.0.rc2 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像、Notebook中构建新镜像的方式（三选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接
c6b CANN：cann_8.0.rc3 PyTorch：2.1.0 基础镜像的使用 用户通过ECS获取和上传基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过使用基础镜像、ECS中构建新镜像的方式（二选一）来部署训练环境。方案的区别如下： 直接使用基础镜像方案：用户可在训练
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