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MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
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查看SFS Turbo的VPC网段是否满足如下2个条件。 条件一：SFS Turbo网段不能与192.168.20.0/24重叠，否则会和专属资源池的网段发生冲突，因为专属资源池的默认网段为192.168.20.0/24。专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。 条件二：SFS
情况下，有的实例正常，有的实例异常。正常的实例会产生费用，此时服务状态是concerning。 failed：失败，服务部署失败，失败原因可以查看事件和日志标签。 stopped：停止。 finished：只有批量服务会有这个状态，表示运行完成。 sort_by 否 String
le的过程。 --model-output：量化模型权重保存路径。 --smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
le的过程。 --model-output：量化模型权重保存路径。 --smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，若指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
le的过程。 --model-output：量化模型权重保存路径。 --smooth-strength：平滑系数，推荐先指定为0.5，后续可以根据推理效果进行调整。 --per-token：激活值量化方法，如果指定则为per-token粒度量化，否则为per-tensor粒度量化。
training_files：必选参数，3中初始化的训练文件。 outputs：可选参数，这里传入的是一个list，每个元素都是步骤4中初始化的训练输出。 parameters：可选参数，一个list，每个元素都是一个字典，包含"name"和"value"两个字段，以"–name=value"的形式传
MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
单击操作列的“更多 > 删除”，对Notebook实例执行删除操作。 按需计费资源删除后，可能还会存在账单信息，因为系统通常会在使用后1个小时内对上一个结算周期的费用进行扣款。例如在8:30删除按小时结算的训练作业资源，但是8:00~9:00期间产生的费用，通常会在10:00左右才进行扣费。
MBS 4 表示流水线并行中一个micro batch所处理的样本量。在流水线并行中，为了减少气泡时间，会将一个step的数据切分成多个micro batch。 该值与TP和PP以及模型大小相关，可根据实际情况进行调整。 GBS 512 表示训练中所有机器一个step所处理的样本量。影响每一次训练迭代的时长。
填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据
服务名称，支持1-64位可见字符（含中文），只能以英文大小写字母或者中文字符开头，名称可以包含字母、中文、数字、中划线、下划线。 description 否 String 服务备注，默认为空，不超过100个字符。 infer_type 否 String 推理方式，取值为real-tim
336*336图像 ==(1个patch+1个自身缩放+换行标记)>> 换行标记+2个336*336 ==(336/14=24)>> 336/14+2*24*24=1176 672*672图像 ==(4个patch+1个自身缩放+换行标记)>> 换行标记+5个336*336 ==(336/14=24)>>
336*336图像 ==(1个patch+1个自身缩放+换行标记)>> 换行标记+2个336*336 ==(336/14=24)>> 336/14+2*24*24=1176 672*672图像 ==(4个patch+1个自身缩放+换行标记)>> 换行标记+5个336*336 ==(336/14=24)>>
dict required 参数是否必填标记。 默认required=True。 Delay参数不能设required=False。 运行时前端可以不填此参数。 否 bool 使用案例 int类型参数 from modelarts import workflow as wf wf.Pl
调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询到的用户创建作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建训练作业的数量。 jobs jobs结构数组 训练作业的属性列表，具体请参见表4。 quotas Integer 训练作业的运行数量上限。
Standard推理部署批量服务 单个账号最多可创建1000个批量服务。 否 更多信息，请参见部署批量服务。 Standard推理部署边缘服务 单个账号最多可创建1000个边缘服务。 否 无 Standard专属资源池 一个账号最多创建50个专属资源池。 是 提交工单申请提升配额 更多信息，请参见创建专属资源池。
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