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只有数据集创建者可修改。 表1 完成验收的参数设置 参数 说明 对已标注数据修改 不覆盖：针对同一个数据，不使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。 覆盖：针对同一个数据，使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。覆盖后无法恢复，请谨慎操作。 验收范围 全部通过：被驳回的样本，也会通过。
dataset_version String 训练作业的数据集版本ID。 type String 数据集类型。 “obs”：表示使用OBS的数据。 “dataset”：表示使用数据集的数据。 data_url String OBS的桶路径。 表7 model_metric_list属性列表 参数
Boolean 是否导入数据，此参数当前仅表格数据集使用。可选值如下： true：创建数据集时导入数据 false：创建数据集时不导入数据（默认值） label_format 否 LabelFormat object 标签格式信息，此参数仅文本类数据集使用。 labels 否 Array of
可能是用户本地网络的原因，网速不稳定或者网络配置有问题，均可能导致保存失败。 解决方案 1. 切换为稳定的网络后重试。 2. 初始化网络配置，使用管理员权限启动CMD，输入netsh winsock reset指令，完成后重启电脑，再登录数据标注平台重试。 父主题： Standard数据管理
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
he”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时，正确的下载逻辑如下： import argparse parser = argparse.ArgumentParser()
模型大小，单位为字节(Byte)。 model_train_dataset String 模型训练数据集。 model_dataset_format String 使用模型需要的数据集格式。 model_description_url String 模型描述链接。 parameter String 模型的
传输中的数据保护 在ModelArts中导入AI应用时，支持用户自己选择HTTP和HTTPS两种传输协议，为保证数据传输的安全性，推荐用户使用更加安全的HTTPS协议。 数据完整性检查 推理部署功能模块涉及到的用户模型文件和发布到AIGallery的资产在上传过程中，有可能会因为
在解压大量文件可能会出现此情况并造成节点重启。可以适当在解压大量文件时，加入sleep。比如每解压1w个文件，就停止1s。 存储限制 根据规格情况合理使用数据盘，数据盘大小请参考训练环境中不同规格资源大小。 CPU过载 减少线程数。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查：
@modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut String
参数类型。 continuous：指定时表示这个超参是连续类型的。连续类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为输入框。 discrete：指定时表示这个超参是离散类型的。离散类型的超参在算法使用于训练作业时，控制台显示为下拉选择框架。 lower_bound String 超参下界。
rnetes.io/serviceaccount 是 / 训练任务 表2 训练任务挂载点介绍 挂载点 是否只读 备注 /xxx 否 专属池使用SFS盘挂载的目录，路径由客户自己指定。 /home/ma-user/modelarts 否 空文件夹，建议用户主要用这个目录。 /cache
可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录，或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。 调试时建议使用接近的方式，即：启动容器实例时使用"-v"参数来指定挂载某个宿主机目录到容器环境。 docker run -ti -d -v /mnt/sfs_turbo:/sfs
@modelarts:from_type String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut String
NODE_RANK=0 sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
sh scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 注意：如果单机运行需要指定使用NPU卡的数量，可提前定义变量 NPUS_PER_NODE 。例如使用单机四卡训练Llama2-7B命令： MASTER_ADDR=localhost NNODES=1 NODE_RANK=0
ta_source同时出现。 data_source 否 JSON Array 训练作业使用的数据集。不可与data_url或dataset_id/dataset_version_id同时使用。详情参数请见表3。 engine_id 是 Long 训练作业选择的引擎ID，默认为“
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