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创建预训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/ll
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创建LoRA微调训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 如果镜像使用使用基础镜像中的基础镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/ll
previous_version_id String 父版本ID。 processor_task_id String 旋转裁剪等预处理任务ID。 processor_task_status Integer 旋转裁剪等预处理任务状态。当前可选值如下： 0：初始化 1：运行中 2：完成 3：失败 4：停止 5：超时 6：删除失败
包括predictor configs结构和transformer configs 服务配置，不设置此参数时，表示不更新。关于configs如何生成，请参见部署在线服务。 更新服务配置时，存在以下约束： 参数status指定的目标状态不允许和当前服务状态相同。 当前服务状态是dep
、代码上传、提交训练作业、将训练日志获取到本地展示等，用户只需要专注于本地的代码开发即可。 本章节介绍了使用PyCharm Toolkit如何连接Notebook。 视频介绍 使用限制 当前仅支持2019.2-2023.2之间（包含2019.2和2023.2）版本，包括社区版和专业版。
其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数及其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
例：pytorch_2_1_ascend:20240606。 ${base_image}为基础镜像地址。 如果推理需要使用NPU加速图片预处理，适配了llava-1.5模型，启动时需要设置export ENABLE_USE_DVPP=1，需要安装torchvision_npu，可放到镜像制作脚本
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client向server发送数据，server向client发送数据等。模型的推理过程在自定义镜像中完成，如下载模型，加载模型，执行预处理，完成推理，拼装响应体等。 操作步骤 WebSocket在线服务开发操作步骤如下： 上传镜像至容器镜像服务 使用镜像创建模型 使用模型部署在线服务
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