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ls/{nodepool_name}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String
/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型
/v1/{project_id}/resourceflavors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue 否 String 分页查询时上一页位置。
指定算法所属的ai项目，默认值为"default-ai-project"。ai项目已下线，无需关注。 user_name String 用户名称。 domain_id String 用户的domainID。 source String 算法来源类型。 api_version String 算法api版本，标识新旧版。
GET /v1/{project_id}/events 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 resource 是 String 事
ckpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 原有训练参数配置表1断点续训练中新加MODEL_PAT
ckpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpoint，并用checkpoint信息初始化训练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 断点续训练操作过程 GLM3-6B的断点续训脚本glm3_base
训练超参数。常见的超参如下图所示： 图1 训练超参数 模型的超参通常可能调整的主要有学习率、batch size、并行切分策略、学习率warm-up、模型参数、FA配置等。用户在进行NPU精度和GPU精度比对前，需要保证两边的配置一致。 表1 超参说明 超参 说明 学习率 影响模型收敛程度，决定了模型在每次更新权
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dataset_info.json文件
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dataset_info.json文件
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dataset_info.json文件
/v2/{project_id}/workforces/worker-tasks 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workforce_task_id 是 String 团队标注任务ID。 表2 Query参数
aca_text_document.bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集，可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例
aca_text_document.bin和alpaca_text_document.idx文件。 图1 处理后的数据 自定义数据 如果是用户自己准备的数据集，可以使用Ascendspeed代码仓中的转换工具将json格式数据集转换为训练中使用的.idx + .bin格式。 #示例：
快捷键“win+R”，在“运行”窗口中输入“sysdm.cpl”，单击“确定”。 在“系统属性”中切换到“高级”页签，单击“环境变量”。 在“环境变量”的“用户变量”中鼠标左键双击“Path”，在“编辑环境变量”窗口单击“新增”，新增Python和pip的安装路径。安装路径需定位到Scripts文
run(input_shape=input_shape, output_path="/home/xxx") 运行结果将存储在output文件夹中，如果用户指定了output_path，会指定位置保存，如果不指定则在当前代码执行目录生成文件夹保存输出。整体运行的结果都存放在output文件夹中
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.sh中的具体python指令，并在Notebook环境中运行执行。用户可通过Notebook中创建.ipynb文
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 export_type 否 Integer
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