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当训练过程中触发了自动重启，则系统会记录重启信息，在训练作业详情页可以查看故障恢复详情，具体请参见训练作业重调度。 开启无条件自动重启 开启无条件自动重启有2种方式：控制台设置或API接口设置。
{局点域名}/atelier/ tensorflow_1_15_ascend:tensorflow_1.15-cann_5.1.0-py_3.7-euler_2.8.3-aarch64-d910-20220906 PyPI 程序包 Yum 软件包 tensorflow 1.15.0
条件一：SFS Turbo网段不能与192.168.20.0/24重叠，否则会和专属资源池的网段发生冲突，因为专属资源池的默认网段为192.168.20.0/24。专属资源池实际使用的网段可以在资源池的详情页面查看“网络”获取。
ModelArts平台会在APIG上注册一个预测接口提供给用户使用，用户可以通过平台提供的预测接口访问服务。
表2 部署上线所需权限 业务场景 依赖的服务 依赖策略项 支持的功能 配置建议 部署服务 ModelArts modelarts:service:* 部署、启动、查新、更新模型服务。 建议配置。 仅在严格授权模式开启后，需要显式配置左侧权限。
ModelArts平台日志可以通过关键字在训练的普通日志文件“modelarts-job-[job id]-[task id].log”中筛查，筛查关键字有：“[ModelArts Service Log]”或“Platform=ModelArts-Service”。
Step5 在ModelArts上创建Notebook并调试 将上传到SWR上的镜像注册到ModelArts的镜像管理中。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“镜像管理 ”，单击“注册镜像”，根据界面提示注册镜像。注册后的镜像可以用于创建Notebook。
command="fake_command", # 执行的脚本命令 engine=wf.steps.JobEngine(image_url="fake_image_url"), # 自定义镜像的url，格式为：组织名/镜像名称:版本号，不需要携带相应的域名地址
例如设置为1，则表示从第二条开始查。 limit 否 Integer 查询作业的限制量。最小为1，最大为50。 sort_by 否 String 查询作业排列顺序的指标。默认使用create_time排序。
job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度 end_recover_before_downgrade String 本次运行结束后在故障容忍策略降级前所采取的容忍策略，取值范围同end_recover。
job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度 end_recover_before_downgrade String 本次运行结束后在故障容忍策略降级前所采取的容忍策略，取值范围同end_recover。
可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在
可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo 多模态数据集(图像)：mllm_demo,identity 【可选】注册在
job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度 end_recover_before_downgrade String 本次运行结束后在故障容忍策略降级前所采取的容忍策略，取值范围同end_recover。
例如设置为1，则表示从第二条开始查。 limit 否 Integer 查询算法的限制量。最小为1，最大为50。 sort_by 否 String 查询算法排列顺序的指标。默认使用create_time排序。
注：若部署在线服务出现报错starting container process caused "exec: \"/home/mind/model/run_vllm.sh\": permission denied"，请参考附录：大模型推理standard常见问题问题6重新构建镜像。
流程定义与重定义：以流水线作为承载项，用户能快速定义AI项目，实现训练+推理上线的工作流设计。 资源分配：支持账号管理机制给流水线中的参与人员（包含开发者和运维人员）分配相应的资源配额与权限，并查看相应的资源使用情况等。
低秩适应（LoRA）是一种重参数化方法，旨在减少具有低秩表示的可训练参数的数量。权重矩阵被分解为经过训练和更新的低秩矩阵。所有预训练的模型参数保持冻结。训练后，低秩矩阵被添加回原始权重。这使得存储和训练LoRA模型更加高效，因为参数明显减少。 超参数设置，基于训练作业配置超参。
详细步骤如下所示： 前提条件 Step1 创建OBS桶和文件夹 Step2 准备训练脚本并上传至OBS Step3 准备镜像主机 Step4 制作自定义镜像 Step5 上传镜像至SWR服务 Step6 在ModelArts上创建训练作业 前提条件 已注册华为账号并开通华为云，且在使用
job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度 end_recover_before_downgrade String 本次运行结束后在故障容忍策略降级前所采取的容忍策略，取值范围同end_recover。
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