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模型创建完成后，可以通过创建新版本，导入不同的元模型进行调优。 描述 模型的简要描述。 填写元模型来源及其相关参数。当“元模型来源”选择“从对象存储服务（OBS）中选择”时，其相关的参数配置请参见表2。 针对从OBS导入的元模型，ModelArts要求根据模型包规范，编写推理代码和
“在线服务”列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，
根据节点功能选择相应的代码模板，进行内容的补充。 根据DAG结构编排节点，完成Workflow的编写。 导入Workflow Data包 在编写Workflow过程中，相关对象都通过Workflow包进行导入，梳理如下： from modelarts import workflow as wf Data包相关内容导入：
训练数据除了训练数据集，也可以是预测模型。在创建训练作业前，需要先准备好训练数据。 当训练数据可以直接使用，无需二次处理时，可以直接将数据上传至OBS桶。在创建训练作业时，训练的输入参数位置可以直接填写OBS桶路径。 当训练数据集的数据未标注或者需要进一步的数据预处理，可以先将数据导入ModelArts数据管理模块进
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
发布数据集到AI Galley参数说明 参数 说明 资产标题 在AI Gallery显示的资产名称。 来源 可选择“ModelArts”、“对象存储服务（OBS）”、“本地上传”。 ModelArts区域 选择当前控制台所在的区域。 OBS区域 选择与当前控制台一致的区域。 存储位置
在在线服务列表中，停止因运行自动学习作业而创建的服务。操作完成后，ModelArts服务即停止计费。 登录OBS控制台，进入自己创建的OBS桶中，删除存储在OBS中的数据。操作完成后，OBS服务即停止计费。 对于使用专属资源池创建的自动学习作业： 登录ModelArts控制台，
print(predictor_list) 参数说明 表1 查询检索参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法见Session鉴权。 service_id 否 String 服务ID，默认不过滤服务ID。 service_name 否 String
他类型只支持Manifest文件导入数据集的方式。 Manifest文件：指数据集为Manifest文件格式，Manifest文件定义标注对象和标注内容的对应关系，且Manifest文件已上传至OBS中。Manifest文件的规范请参见从Manifest文件导入规范说明。 导入“
matching files for xxx://xxx 原因分析 在ModelArts中，用户的数据都是存放在OBS桶中，而训练作业运行在容器中，无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。
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
--quiet Bool 否 提交训练作业成功后直接退出，不再同步打印作业状态。 --workspace-id String 否 作业所处的工作空间，默认值为“0”。 --policy String 否 训练资源规格模式，可选值regular、economic、turbo、auto。 --volumes
它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。
训练和推理，计算资源不计费。 如果运行Notebook实例时，使用公共资源池进行模型训练和推理，计算资源需收费。 存储资源费用：数据存储到对象存储OBS、云硬盘EVS、弹性文件服务SFS中的计费。 表1 计费项 计费项 计费项说明 适用的计费模式 计费公式 计算资源 公共资源池 使用计算资源的用量。
它更侧重于多轮对话数据的收集和组织，模拟用户与 AI 之间的交互。数据集包含有以下字段： conversations：包含一系列对话对象，每个对象都由发言者(from)和发言内容(value)组成。 from：表示对话的角色，可以是"human"（人类）或"gpt"（机器），表示是谁说的这句话。
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
出现误标情况。 文本分类对数据集的要求 文件格式要求为txt或者csv，文件大小不能超过8MB。 以换行符作为分隔符，每行数据代表一个标注对象。 文本分类目前只支持中文。 父主题： 准备数据
类型type、属性properties，必需属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
类型type、属性properties，必选属性required 、定义definitions等，JSON Schema通过定义对象属性、类型、格式的方式来引导模型生成一个包含用户信息的JSON对象。 如果希望使用JSON Schema，guided_json的写法可参考outlines: Structured
选择“自定义”。 镜像 容器镜像选择上一步上传到SWR的镜像。 代码目录 必填，选择训练代码文件所在的OBS目录。 需要提前将代码上传至OBS桶中，目录内文件总大小要小于或等于5GB，文件数要小于或等于1000个，文件深度要小于或等于32。 训练代码文件会在训练作业启动的时候被系
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