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String 子图名称。 steps 否 Array of strings 子图step成员。 表12 DataRequirement 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 训练数据的名称。填写1-64位，仅包含英文、数字、下划线（_）和中划线（-），并且以英文开头的名称。
volumes属性列表 参数 参数类型 说明 nfs object 共享文件系统类型的存储卷。仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体请参见表14。 host_path object 主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体请参见表15。 表14 nfs属性列表
"attr_6": "tertiary" }] } } 返回结果如图2所示：predict为目标列的预测结果。 图2 预测结果 由于“运行中”的在线服务将持续耗费资源，如果不需再使用此在线服务，建议在“在线服务”的操作列单击“更多>停止”，即可
法描述清楚人物四肢的角度、背景中物体的位置、光线照射的角度，使用Controlnet可以通过图像特征来为扩散模型的生成过程提供更加精细控制的方式。 将Controlnet适配到昇腾卡进行训练，可以提高能效、支持更大模型和多样化部署环境，提升昇腾云在图像生成和编辑场景下的竞争力。 本章节介绍SDXL&SD
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例
进行表示。 Step2 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step3 修改并上传镜像 1. 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例
训练执行脚本中配置了保存checkpoint的频率，每500steps保存一次，如果磁盘空间较小，这个值可以改大到5000，避免磁盘空间写满，导致训练失败终止。 checkpoint保存频率的修改命令如下： --checkpointing_steps=5000 训练执行成功如下图所示。
1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导（6.3.911） Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 方案概览 本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开
_exit_barrier(self)方法中的barrier_timeout参数，修改后如图1所示。 #修改前 barrier_timeout=self._exit_barrier_timeout #修改后 barrier_timeout=3000 图1 修改后的barrier_timeout参数
LabelingStep 属性 描述 是否必填 数据类型 name 数据集标注节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 是 str inputs 数据集标注节点的输入列表
Notebook中无法打开“checkpoints”文件夹 checkpoints是Notebook的关键字，如果用户创建文件夹命名为checkpoints，则在JupyterLab上无法打开、重命名和删除。此时可以在Terminal里使用命令行打开checkpoints，或者新
的数据时，需要用户委托权限，没有创建委托，就没有权限使用其他用户obs中的数据。 登录ModelArts控制台，管理控制台，在左侧导航栏中选择“权限管理”，单击“查看权限”，检查是否配置了obs的委托权限。 图1 查看权限 如果检查后已经存在委托，但是仍然无法访问，可以提工单寻求技术支持。
首先到https://github.com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应eagle模型地址。 图1 EAGLE Weights 以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式
首先到https://github.com/SafeAILab/EAGLE/页找到对应eagle模型地址。 图1 EAGLE Weights 以llama2-chat-7B为例，单击进入后 ，如下图所示config文件，即为对应模型的eagle config文件。 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式
# 训练节点的名称，命名规范(只能包含英文字母、数字、下划线（_）、中划线（-），并且只能以英文字母开头，长度限制为64字符)，一个Workflow里的两个step名称不能重复 title="图像分类训练", # 标题信息，不填默认使用name algorithm=wf
“告警条件设置”：触发条件根据实际需求设置。 图1 监控对象指标设置 图2 设置指标统计方式 图3 告警条件设置 设置告警通知，单击“立即创建”。 “告警方式”：选择“直接告警” “行动规则”：开启开关，选择已创建的行动规则。如果现有列表中的告警行动规则无法满足需要，可单击“新建告警
训练性能测试 流程图 训练性能测试流程图如下图所示： 图1 训练性能测试流程 执行训练任务 进入test-benchmark目录执行训练命令，可以多次执行，卡数及其它配置参考NPU卡数取值表按自己实际情况决定。 单机<可选>： # 默认8卡 benchmark-cli train
Threshold =0.99表示余弦相似度至少为99%，--inputShapes可将模型放入到netron官网中查看。 图1 benchmark对接结果输出示例图 为了简化用户使用，ModelArts提供了Tailor工具便于用户进行Benchmark精度测试，具体使用方式参考Tailor指导文档。
LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 type 否 Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测 3: 图像分割 100：文本分类 101：命名实体 102：文本三元组关系标签 103：文本三元组实体标签 200：语音分类 201：语音内容
据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFact
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