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--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
INFERENCE: 建议仅在推理部署场景使用。 TRAIN: 建议仅在训练任务场景使用。 DEV: 建议仅在开发调测场景使用。 UNKNOWN: 未明确设置的镜像支持的服务类型。 size Long 镜像大小（单位KB）。 status String 镜像状态。枚举值如下： INIT：初始化。
String> 通过应用专属URL直接打开应用进入远程开发模式。 ssh_keys Array of strings SSH密钥对名称列表，允许设置多个密钥对实现同时对SSH实例的访问。 表10 EndpointsRes 参数 参数类型 描述 allowed_access_ips Array
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
图1 创建数据处理基本信息 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。 设置数据处理类型为“数据清洗”，填写相应算子的设置参数，算子的详细参数参见数据校验算子说明（MetaValidation算子）。 图2 设置场景类别和数据处理类型 设置输入与输出。需根据实际数据
表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，需要设置两条策略。 策略1：设置查看Notebook所有实例，如图1所示，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：查看Notebook所有实例。 “策略配置方式”：选择可视化视图。
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
dump图进行具体分析。 配置方式参考如下： 打开DEBUG日志。 设置MindSpore日志环境变量。 export GLOG_v=0 # 0-DEBUG、1-INFO、2-WARNING、3-ERROR 设置CANN日志环境变量。 # 0：表示DEBUG。1：表示INFO。2
/home/ma-user/miniconda3 # 设置容器镜像预置环境变量 # 请务必设置 PYTHONUNBUFFERED=1, 以免日志丢失 ENV PATH=$PATH:/home/ma-user/miniconda3/bin \ PYTHONUNBUFFERED=1 # 设置容器镜像默认用户与工作目录
按需选择计算规格。单击“选择”，在弹窗中选择资源规格并设置运行时长控制，单击“确定”。 在“所在区”选择计算规格所在的区域。默认显示全部区域的计算规格。 选择计算规格不可用的资源会置灰。右侧“配置信息”区域会显示计算规格的详细数据，AI Gallery会基于资产和资源情况分析该任务是否支持设置“商品数量”，用户可以基于业务需要选择任务所需的资源卡数。
表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“权限管理 > 权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，需要设置两条策略。 策略1：设置查看Notebook所有实例，如图1所示，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：查看Notebook所有实例。 “策略配置方式”：选择可视化视图。
--seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理时，要执行的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以
配置Standard专属资源池可访问公网 场景介绍 当您使用专属资源池创建作业时（如训练作业），如果需要作业运行过程中需要专属资源池访问外网，可打通VPC的方式，使得专属资源池和已绑定EIP的弹性云服务器处于同一VPC内，实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
最小长度，可以根据实际需求设置。 --max-input：输入tokens最大长度，可以根据实际需求设置。 --avg-input：输入tokens长度平均值，可以根据实际需求设置。 --std-input：输入tokens长度方差，可以根据实际需求设置。 --min-outpu
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