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模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
later”，同时在“日志”页签中，无任何信息。 图1 部署在线服务异常 解决方法 出现此问题现象，通常是因为您部署的模型过大导致的。解决方法如下： 精简模型，重新导入模型和部署上线。 购买专属资源池，在部署上线为在线服务时，使用专属资源池进行部署。 父主题： 服务部署
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed)
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值
Turbo高性能文件存储中，数据预热功能的具体操作请参考创建SFS Turbo 和 OBS 之间的联动任务。 在ECS服务器挂载SFS Turbo已经将SFS Turbo挂载到了/mnt/sfs_turbo目录，这里参考obsutil文档，直接使用obsutil命令将OBS桶中的所有数据拷贝到该目录即可。
参数类型 描述 instance_id 是 String Notebook实例ID，可通过调用查询Notebook实例列表接口获取。 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数
如何切分ModelArts数据集？ 在发布数据集时，仅“图像分类”、“物体检测”、“文本分类”和“声音分类”类型数据集支持进行数据切分功能。 一般默认不启用该功能。启用后，需设置对应的训练验证比例。 输入“训练集比例”，数值只能是0~1区间内的数。设置好“训练集比例”后，“验证集比例”自动填充。“训练集比例”加“验证集比例”等于1。
在统一身份认证服务页面的左侧导航选择“用户组”，在用户组页面查找待授权的用户组名称，在右侧的操作列单击“授权”，勾选步骤2创建的自定义策略，单击“下一步”，选择授权范围方案，单击“确定”。 如果没有用户组，也可以创建一个新的用户组，并通过“用户组管理”功能添加用户，并配置授权。如果指定的子用户没有在用户组中，也可以通过“用户组管理”功能增加用户。
sample_label_separator 否 String 文本和标签之间的分割符。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字或@#￥%^&*_=|?/':.;,中的某一个字符，分割符需要转义。 label_separator 否 String 标签和标签之间的分割符。分隔符仅支持一个字符，必须为大小写字母，数字或@#￥%^&*_=|
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。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
图5 搜索实例ID 根据界面提示，确认需要退订的资源，并选择退订原因。 确认退订信息无误后，勾选“我已确认……”和“资源退订后……”提示信息。 单击“退订”，再次根据界面信息确认要退订的资源。 再次单击“退订”，完成包年/包月资源的退订操作。 在费用中心批量退订实例资源 登录ModelArts管理控制台。
获取“repo_id”和待下载的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页，单击复制完整的资产名称，如图1所示，获取到的信息即为“repo_id”。例如，复制出的信息为“ur5468675/test_cli_model1”，则该资产的“repo_id”为
问题现象 在Notebook中安装依赖包时报错，报错截图如下： 原因分析 pypi源没有这个包或源不可用。 解决方案 使用别的源下载。 pip install -i 源地址 包名 父主题： 环境配置故障
、下划线和中划线的名称。 job_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为“NULL”，字符串的长度限制为[0, 256]。 config 是 Object 创建训练作业需要的参数。详情请参见表3。 workspace_id 否 String 指定作业所处的工作空间，默认值为“0”。
在MaaS体验模型服务 在ModelArts Studio大模型即服务平台，运行中的模型服务可以在“模型体验”页面在线体验模型服务的推理效果。 前提条件 在“模型部署”的服务列表存在“运行中”的模型服务。 操作步骤 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中，选择“ModelArts Studio”进入ModelArts
-W8A8和AWQ-W4A16两种压缩策略。 表1 压缩策略的适用场景 压缩策略 场景 SmoothQuant-W8A8 长序列的场景 大并发量的场景 AWQ-W4A16 小并发量的低时延场景 更少推理卡数部署的场景 约束限制 表2列举了支持模型压缩的模型，不在表格里的模型不支持使用MaaS压缩模型。
服务ID 批量服务的ID。 状态 批量服务当前状态。 任务ID 批量服务的任务ID。 实例规格 批量服务的节点规格。 实例数 批量服务的节点个数。 任务开始时间 本次批量服务的任务开始时间。 环境变量 批量服务创建时填写的环境变量。 任务结束时间 本次批量服务的任务结束时间。 描述
在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 您可以在训练作业启动文件的脚本中，通过如下方式获取复制和被复制文件夹大小，根据结果判断是否复制完毕： import moxing as mox mox.file.get_size('obs://bucket_name/obs_file'
o.json文件中添加数据集描述。 关于数据集文件的格式及配置，请参考data/README_zh.md的内容。可以使用HuggingFace/ModelScope上的数据集或加载本地数据集。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_trai
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