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执行如下命令： workflow.release() 上述命令执行完成后，如果日志打印显示发布成功，则可前往ModelArts的Workflow页面中查看新发布的工作流，进入Workflow详情，单击“配置”进行参数配置。工作流相关的配置执行操作可参考如何使用Workflow。 基于rele
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
/llm_train/saved_dir_for_output/llama2-13b/saved_models/。 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 步骤五 删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod 若要删除config.yaml创建出的所有工作负载Pod，需要先找到config
软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
"modelarts:notebook:create" ], modelarts:sfsId SFS Turbo的ID，在SFS Turbo详情页查看。支持填写多个ID，例如： "modelarts:sfsId": [ "0e51c7d5-d90e-475a-b5d0-ecf896da3b0d"
软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 获取路径：Support-E，在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息，说明您没有下载权限，请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。
在“文本分类”节点中，待训练状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成模型的自动训练。 图2 运行成功 训练完成后，您可以单击文本分类节点上方的按钮，查看相关指标信息，如“准确率”、“评估结果”等。评估结果参数说明请参见表1。 图3 模型评估报告 表1 评估结果参数说明 参数 说明 recall：召回率
&& \ chmod 770 /root && \ usermod -a -G root ma-user 其他现象，可以在已有的训练故障案例查找。 建议与总结 用户使用自定义镜像训练作业时，建议按照训练作业自定义镜像规范制作镜像。文档中同时提供了端到端的示例供用户参考。 父主题： 训练作业运行失败
的“可用”和“总数”值大于0时，资源池才能下发任务。 可以将鼠标放在“创建中”字样上，查看当前创建过程详情。如果单击查看详情，可跳转到“操作记录”中。 可以在资源池列表左上角“操作记录”中查看资源池的任务记录。 常见问题 创建专属资源池时，能选到规格但最终创建时发生报错，提示无可用资源？
行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。 docker build -t test:v1 . 您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务 在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run -it -p 8080:8080
管理工作空间配额 工作空间创建成功后，可以查看配额信息或修改配额值。 在ModelArts管理控制台的左侧导航栏中，选择“工作空间”进入工作空间列表。 在工作空间列表，单击操作列的“配额管理”进入工作空间详情页。 在配额信息页面可以查看工作空间设置的配额值、已用的配额、最后修改时间等配额信息。
执行训练启动命令后，等待模型载入，当出现“training”关键字时，表示开始训练。训练过程中，训练日志会在最后的Rank节点打印。 图1 等待模型载入 最后，请参考查看日志和性能章节查看预训练的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_sft_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看SFT微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 或者： sh scripts/llama2/0_pl_lora_13b.sh 最后，请参考查看日志和性能章节查看LoRA微调的日志和性能。 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。 微调训练 SFT全参微调 介绍如何进行SFT全参微调。 LoRA微调训练 介绍如何进行LoRA微调训练。 父主题： 主流开源大模型基于Lite
it”的ID码。 确认创建Notebook实例使用的镜像的系统架构，可以在Notebook中打开Terminal，通过命令uname -m查看。 下载对应版本的vscode-server，根据Commit码和Notebook实例镜像架构下载。 如果下载报错“Not Found”，请下载别的版本VS
示例： "modelarts:notebook:list"：表示查看Notebook实例列表权限，其中modelarts为服务名，notebook为资源类型，list为操作。 您可以在对应服务“API参考”资料中查看该服务所有授权项。 Condition：条件 使策略生效的特定条件，包括条件键和运算符。
行以下命令构建自定义镜像“test:v1”。 docker build -t test:v1 . 您可以使用“docker images”查看您构建的自定义镜像。 本地验证镜像并上传镜像至SWR服务 在本地环境执行以下命令启动自定义镜像 docker run -it -p 8080:8080
如果用户有自定义开发的需要，比如查看和编辑代码、数据预处理、权重转换等操作，可通过Notebook环境进行，并且Notebook环境具有一定的存储空间，可与OBS中的数据相互传递。 训练 预训练/微调 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、创建训练任务及性能查看。 父主题： 主流开
在弹出的“添加团队”对话框中，填写团队“名称”和“描述”，然后单击“确定”。完成标注团队的添加。 团队添加完成后，“标注团队”管理页面呈现新添加的团队，在页面右侧区域，可以查看团队详情。新添加的团队，其成员列表为空，请参考添加成员操作，为您的团队添加成员。 添加成员 在ModelArts管理控制台左侧导航栏中，选
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