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执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。 sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。
未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户token。
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worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数，最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。
可选值如下： train：训练作业 infer：推理作业 notebook：Notebook作业 total Integer 作业个数。 status status object 不同状态下作业个数。
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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 200：声音分类 201：语音内容 202：语音分割 400：表格数据集 600：视频标注 900：自由格式 dataset_name 否 String 模糊匹配数据集名称
通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 Content-Type 是 String 该字段内容填为“application/json;charset=utf8。
最小值为1，最大值为“迭代步数/Iterations”的参数值，不超过10。Checkpoint会自动存储到“调优后模型权重保存路径”的OBS路径下。 1 资源设置 资源池类型 资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。
source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为“auto”。 父主题： 模型管理
bndbox：必选字段，标注框的类型，可选值请参见表5。 mask_color：必选字段，标签的颜色，以RGB值表示。 表5 标注框类型描述 type 形状 标注信息 polygon 多边形 各点坐标。
节点规格的GPU卡数和以下任意值不相等： lspci可见GPU卡数。 nvidia-smi可见卡数。 k8s可调度卡数不相等。 发起维修流程。 NT_GPU_SMI_INFOROM_ERROR GPU 其他 infoROM告警。
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worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数，最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url 是 String 训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。
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步骤三 启动训练脚本 Yi-34B、Qwen1.5系列、GLM4-9B模型执行lora微调策略任务如产生mc2融合算子错误，可参考mc2融合算子报错 修改超参值后启动训练脚本，以 Llama2-70b-sft为例，各个模型NPU卡数可参考模型推荐参数、NPU卡数。
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枚举值如下： INIT：初始化。 CREATING：镜像保存中，此时训练作业不可用。 CREATE_FAILED：镜像保存失败。 ACTIVE：镜像保存成功，保存的镜像可以在SWR控制台查看，同时可以基于保存的镜像创建训练作业。
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