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index-url = https://repo.huaweicloud.com/repository/pypi/simple trusted-host = repo.huaweicloud.com timeout = 120 在华为开源镜像站https://mirrors.huaweicloud
的资源。 自定义指标数据格式 自定义指标数据的格式必须是符合open metrics规范的文本，即每个指标的格式应为： <指标名称>{<标签名称>=<标签值>,...} <采样值> [毫秒时戳] 举例如下（#开头为注释，非必需）： # HELP http_requests_total
Workflow运行流程 项目类型介绍 图像分类 图像分类项目，是对图像进行分类。需要添加图片并对图像进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
对象。 Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成，其文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便，ModelArts数据标注功能生成的文件名由如下字符串组成：“DatasetName-VersionName.m
“特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们来说是有价值、有意义的数据。“数据处理”又分为“数据校验”、“数据清洗”、“数据选择”和“数据增强”四类。 “数据校验”表示对数据集进行校验，保证数据合法。
即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数。可以通过训练脚本中的SAVE_INTERVAL参数来指定间隔多少step保存checkpoint。
benchmark_utils.py # 抽离的工具集 ├── generate_datasets.py # 生成自定义数据集的脚本 ├── requirements.txt # 第三方依赖 ├──benchmark_eval
create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 user_name String 训练作业创建用户的用户名，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 annotations Map<String,String> 训
开发环境的Notebook，根据不同的工作环境，对应支持的镜像和版本有所不同。 表3 新版Notebook支持的镜像 镜像名称 镜像描述 适配芯片 支持SSH远程开发访问 支持在线JupyterLab访问 pytorch1.8-cuda10.2-cudnn7-ubuntu18.04 CPU、GPU通用算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎PyTorch1
搜索指标的名称。需要与您在代码中打印的搜索指标参数保持一致。 优化方向 可选“最大化”或者“最小化”。 指标正则 填入正则表达式。您可以单击智能生成功能自动获取正则表达式。 设置自动化搜索参数 从已设置的“超参”中选择可用于搜索优化的超参。优化的超参仅支持float类型，选中自动化搜索参数后，需设置取值范围。
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 |── AscendSpeed # 代码目录
配套CANN8.0.RC1镜像 无 算子，包名：AscendCloud-OPP Scatter、Gather算子性能提升，满足MoE场景 昇腾随机数生成算子与GPU保持一致 支持GroupNorm+transpose+BMM融合算子 FFN推理算子支持geglu激活函数 支持配套pybind推理的10+算子（matmul
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 |── AscendSpeed # 代码目录
Tenant Administrator 可选 CES云监控 授予子用户使用CES云监控服务的权限。通过CES云监控可以查看ModelArts的在线服务和对应模型负载运行状态的整体情况，并设置监控告警。 CES FullAccess 可选 SMN消息服务 授予子用户使用SMN消息服务的
/home/work/user-job-dir/app/train.py {python_file_parameter}”。 请求示例 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs?per_page=10&page=1&
true 用于指定是否覆盖缓存。如果设置为"overwrite_cache"，则在训练过程中覆盖缓存。这通常在数据集发生变化，或者需要重新生成缓存时使用 preprocessing_num_workers 16 用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。
<NNODES=1> <NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
<NODE_RANK=0> sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh localhost 1 0 训练完成后，生成的权重文件保存路径为：/home/ma-user/ws/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。
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