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本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
）的训练脚本，并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。若不需要自动转换，则删除该环境变量。 对于Yi系列模型、ChatGLMv3-6B和Qwen系列模型，还需要手动修改训练参数和to
CheckImageLayer The number of original notebook image layers is {layer_number}. {layer_number} 表示镜像层数，为可变变量。 提示 ContainerCommitStarted Start to commit
开发环境管理 创建Notebook实例 查询Notebook实例列表 查询所有Notebook实例列表 查询Notebook实例详情 更新Notebook实例 删除Notebook实例 通过运行的实例保存成容器镜像 查询Notebook支持的有效规格列表 查询Notebook支持的可切换规格列表
"Brainstorming" } 如果用户希望将 MOSS 数据集的 Excel 格式转换为，json 格式。可使用代码中提供的 scripts/tools/ExcelToJson.py 工具，其转换的要求为： 本脚本可以处理的格式有：.xls .xlsx .csv .xlsb .xlsm
S）中，接着通过ModelArts数据管理进行标注和版本管理，然后通过训练获得AI模型结果，最后通过开发环境构建模型镜像。 服务运维阶段，先利用镜像构建模型，接着部署模型为在线服务，然后可在云监控服务（CES）中获得ModelArts推理在线服务的监控数据，最后可配置告警规则实现实时告警通知。
一个账号最多创建10个Notebook。 否 更多信息，请参见创建Notebook实例。 Standard推理部署在线服务 单个账号最多可创建20个在线服务。 是 提交工单申请提升配额 更多信息，请参见部署在线服务。 Standard推理部署批量服务 单个账号最多可创建1000个批量服务。 否 更多信息，请参见部署批量服务。
1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。若不需要自动转换，则删除该环境变量。 对于ChatGLMv3-6B、GLMv4-9B和Qwen系列模型，还需要手动修改token
本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
）的训练脚本，并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
）的训练脚本，并可通过统一的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data.sh 、2_convert_mg_hf
期为“按账期”，您也可以设置其他统计维度和周期，详细介绍请参见流水与明细账单。 查看在线服务的账单 ModelArts在线服务查询资源账单首先需要获取资源名称，而ModelArts控制台展示的在线服务名称与账单中上报的资源名称不一致，您需要先了解资源名称的查询方法，以及资源名称与
部署模型 部署服务 ModelArts支持将模型部署为在线服务、批量服务和边缘服务。 部署为在线服务 部署为批量服务 访问服务 服务部署完成后，针对在线服务和边缘服务，您可以访问并使用服务，针对批量服务，您可以查看其预测结果。 访问在线服务 查看批量服务预测结果
自动学习声音分类预测报错ERROR:input key sound is not in model 根据在线服务预测报错日志ERROR：input key sound is not in model inputs可知，预测的音频文件是空。预测的音频文件太小，换大的音频文件预测。 父主题：
Lite Server资源管理 查看Lite Server服务器详情 启动或停止Lite Server服务器 同步Lite Server服务器状态 切换Lite Server服务器操作系统 监控Lite Server资源 NPU日志收集上传 释放Lite Server资源
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String
1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训练完成的权重文件会自动转换为Hugging Face格式权重。如果不需要自动转换，则删除该环境变量。 对于ChatGLMv3-6B、GLMv4-9B和Qwen系列模型，还需要手动修改token
码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 如果想详细了解脚本执行训练权重转换操作和数据集预处理操作说明请分别参见训练中的权重转换说明和训练的数据集预处理说明。 步骤二 修改训练超参配置 以llama2-70b和l
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