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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。 [ { "instruction":
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。 [ { "instruction":
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies policies object 作业支持的策略。 inputs Array
String Workflow工作流配置参数的描述。 example 否 Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay 否 Boolean 是否为延迟输入的参数，默认为否。 default 否 Object 配置参数的默认值。 value 否 Object 参数值。
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 String 对算法的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 workspace_id 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
String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。例如python train.py。 parameters Array of Parameter objects 训练作业的运行参数。 policies policies object 作业支持的策略。 inputs Array
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
也可以映射至容器中，作为容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统。为方便访问两个地址可以相同。 ${pvc_name} 为在CCE集群关联SFS Turbo步骤中创建的PVC名称。 在设置容器中需要的CPU与内存大小时，可通过运行以下命令查看申请的节点机器中具体的CPU与内存信息。 kubectl
在假定是Ring算法的情况下计算出来的。 计算公式是有假设的： 总线带宽 = 算法带宽 * 2 ( N-1 ) / N ，算法带宽 = 数据量 / 时间 但是这个计算公式的前提是用Ring算法，Tree算法的总线带宽不可以这么计算。 如果Tree算法算出来的总线带宽相当于是相对R
object 资源池的metadata信息。 spec PoolSpecModel object 资源池的期望信息。 status PoolStatus object 资源池的状态信息。 表11 PoolMetadata 参数 参数类型 描述 name String 系统自动生成的pool名称，相当于pool
自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path 否 String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command 否 String 自定义镜像场景下，训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。 parameters
Integer 查询到当前用户名下的所有作业总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的作业总数。 limit Integer 查询作业的每页条目数。最小为1，最大为50。 offset Integer 查询作业的页数，最小为0。例如设置为0，则表示从第一页开始查询。
Integer 查询到当前用户名下的所有Workflow总数。 count Integer 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow总数。 items Array of Workflow objects 查询到当前用户名下的所有符合查询条件的Workflow详情。 表4 Workflow
object 资源池的metadata信息。 spec PoolSpecModel object 资源池的期望信息。 status PoolStatus object 资源池的状态信息。 表13 PoolMetadata 参数 参数类型 描述 name String 系统自动生成的pool名称，相当于pool
来自市场订阅的Workflow。 latest_execution 否 ExecutionBrief object 最后一次执行工作流的概要信息。 run_count 否 Integer 工作流的已运行次数。 param_ready 否 Boolean 当前工作流的必选参数是否都已填完。
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
instance_id，npu Lite Server支持的事件列表 通过对接CES，可以将业务中的重要事件或对云资源的操作事件收集到CES云监控服务，并在事件发生时进行告警。Lite Server支持的事件来源主要是BMS，具体事件列表如下。 表2 Lite Server支持的事件列表 事件来源 命名空间 事件名称
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
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