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Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部
Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部
他优化算法相结合，进一步提高深度学习模型的性能。 SFT监督式微调(Self-training Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督
Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部
Fine-tuning)：是一种利用有标签数据进行模型训练的方法。 它基于一个预先训练好的模型，通过调整模型的参数，使其能够更好地拟合特定任务的数据分布。 与从头开始训练模型相比，监督式微调能够充分利用预训练模型的知识和特征表示，从而加速训练过程并提高模型的性能。 训练阶段下有不同的训练策略，分为全参数训练、部
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费，也可以选择更经济的按包周期（
Standard上运行GPU训练作业的场景介绍 不同AI模型训练所需要的数据量和算力不同，在训练时选择合适的存储及训练方案可提升模型训练效率与资源性价比。ModelArts Standard支持单机单卡、单机多卡和多机多卡的训练场景，满足不同AI模型训练的要求。 ModelArts S
cann_8.0.rc2 不同软件版本对应的基础镜像地址不同，请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.3.2版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表3所示。 表3 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 支持vLLM
修改标签：单击操作列的“修改”按钮，然后在弹出的对话框中输入修改后的标签名，然后单击“确定”完成修改。修改后，之前添加了此标签的图片，都将被标注为新的标签名称。 删除标签：单击操作列的“删除”按钮，在弹出的对话框中，根据界面提示选择删除对象，然后单击“确定”。 删除后的标签无法再恢复，请谨慎操作。 继续运行
镜像中相同的启动命令。 提供的服务可使用HTTPS/HTTP协议和监听的容器端口，使用的协议和端口号请根据模型实际定义的推理接口进行配置。HTTPS协议的示例可参考https示例。 （可选）服务对外提供的端口，提供URL路径为“/health”的健康检查服务（健康检查的URL路径必须为“/health”）。
本文介绍部署上线场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号权限，使其能够在开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像，并完成模型的创建，部署为在线服务。 权限清单 权限 表1 管理模型所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议
Gallery使用的Transformers机器学习库是一个开源的基于Transformer模型结构提供的预训练语言库。Transformers库注重易用性，屏蔽了大量AI模型开发使用过程中的技术细节，并制定了统一合理的规范。使用者可以便捷地使用、下载模型。同时支持用户上传自己的预训练模型
yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。
使用自定义引擎创建模型，用户可以通过选择自己存储在SWR服务中的镜像作为模型的引擎，指定预先存储于OBS服务中的文件目录路径作为模型包来创建模型，轻松地应对ModelArts平台预置引擎无法满足个性化诉求的场景。 自定义引擎创建模型的规范 使用自定义引擎创建模型，用户的SWR镜像、OBS模型包和文件大小需要满足以下规范：
执行代码、模型需先上传至OBS（训练作业生成的模型已默认存储到OBS）。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数，非模板参数表示适合不使用模板导入时填写的参数，公共参数表示与导入方式无关的参数。 使用
yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。
夹是否已创建成功。更多MoXing的常用操作请参见MoXing常用操作的样例代码。 图3 运行示例 复制数据到OBS 在Notebook的在JupyterLab的服务界面，将文件yolov8_train_ascend.zip，复制到已有的OBS桶中，示例代码如下。 import os
yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。
yaml文件 k8s有两种方式来管理对象： 命令式，即通过Kubectl指令直接操作对象。 声明式，通过定义资源YAML格式的文件来操作对象。 首先给出单个节点训练的config.yaml文件模板，用于配置pod。而在训练中，需要按照参数说明修改${}中的参数值。该模板使用SFS Turbo挂载方案。
startTimeInMillis: 查询的开始时间，格式为UTC毫秒，如果指定为-1，服务端将按(endTimeInMillis - durationInMinutes * 60 * 1000)计算开始时间 endTimeInMillis: 查询的结束时间，格式为UTC毫秒，如果指定
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