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# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：
方式二：根据创建训练作业生成的训练作业对象查询。 job_info = job_instance.get_job_info() print(job_info) 参数说明 表1 Estimator请求参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。
# 执行静态、动态性能评测脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤三：上传代码包和权重文件中已经上传过AscendCloud-LLM-x
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建
能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NP
String JSON Schema中表示类型的字段，可选object。 properties 否 Object JSON Schema中表示对象元素的properties字段，可在其中定义参数，包括参数名及其类型。 表11 CreateModelRequestInferParams
历史日志：训练作业结束后，可以在ModelArts训练作业详情页面上查看历史日志，ModelArts系统自动保存30天。 永久日志：转存到OBS桶中的训练日志，在创建训练作业时，打开永久保存日志开关设置作业日志路径即可将日志转存至OBS路径。 图2 开启永久保存日志开关 实时日志和
据模型包结构介绍，将推理代码和配置文件上传至模型的存储目录中。 确保您使用的OBS目录与ModelArts在同一区域。 创建模型操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击左上角的“创建模型”，进入“创建模型”页面。 在“创建模型”页面，填写相关参数。
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：
├── requirements.txt # 第三方依赖 目前性能测试已经支持投机推理能力。 静态benchmark验证 本章节介绍如何进行静态benchmark验证。 已经上传benchmark验证脚本到推理容器中。如果在步骤四 制作推理镜像步骤中已经上传过AscendCloud-LLM-x
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的handler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
handler-name参数说明 数据集预处理中 --handler-name 都会传递参数，用于构建实际处理数据的handler对象，并根据handler对象对数据集进行解析。文件路径在：ModelLink/modellink/data/data_handler.py。 基类BaseDatasetHandler解析
tpe_search：TPE算法 anneal_search：模拟退火算法（Anneal） 提交创建算法完成后即可执行下一步，创建训练作业。 创建训练作业 登录ModelArts控制台，参考创建生产训练作业操作指导，创建训练作业。用户需关注以下操作才能开启超参搜索。 当您选择支持超参搜索的算法，需
代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建
zip在本地解压缩后，将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建
代码上传至OBS 将llm_train文件上传至OBS中。 结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 <bucket_name> |──llm_train # 解压代码包后自动生成的代码目录，无需用户创建
md”文件里。 更新后的“README.md”文件自动存放在数据集详情页的“文件版本”页签或者是模型详情页的“模型文件”页签。 创建模型资产 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 单击左上方“创建资产”，选择“模型”。 在“创建模型”弹窗中配置参数，单击“创建”。
# 模型名称,根据实际训练模型创建，训练完成权重文件及日志目录 上传代码和权重文件到工作环境 使用root用户以SSH的方式登录Server。 将AscendCloud代码包AscendCloud-xxx-xxx.zip上传到${workdir}目录下并解压缩，如：
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