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情况自行填写。 其他参数保持默认值。 单击“立即创建”，跳转到模型列表页，查看模型状态，当状态变为“正常”，模型创建成功。 图1 创建模型 单击模型名称，进入模型详情页面，查看模型详情信息。 部署服务并查看详情 在模型详情页面，单击右上角“部署>在线服务”，进入服务部署页面，模型
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。若单击查看详情，可跳转到“操作记录”中。 可以在Lite资源池列表右上角的“操作记录”中查看资源池的任务记录。 图9 操作记录 图10 查看操作记录 当资源池创建成功后，资源池的状态会变成“运行中”。
Run `pip install flash_attn`"请参考附录：指令微调训练常见问题问题3小节。 3、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named 'multipart'"关键字异常，可更新python-multipart为0.0
查询Workflow待办事项 功能介绍 获取Workflow待办列表。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project
更新数据集 更新数据集的名称和描述信息。 dataset.update_dataset(dataset_name=None, description=None) 示例代码 更新数据集名称 from modelarts.session import Session from modelarts
eddings': 8192, 'rope_type': 'llama3'} 解决方法：升级transformers版本到4.43.1：pip install transformers --upgrade 问题5：使用SmoothQuant进行W8A8进行模型量化时，报错：AttributeError:
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api_server \ --model=${base_model} \ # 大模型权重地址 --speculative-model=${spec_model} \ # 投机小模型权重地址 --num-speculative-tokens=${spec_step} \ #投机步数
duration=1)] # （可选）设置在线服务运行时间 ) 参数“model_id”代表将部署成在线服务的模型。“model_id”可以通过查询模型列表或者ModelArts管理控制台获取。 部署服务到专属资源池 from modelarts.config.model_config
19：基于gaussianblur的数据增强与原图预测结果不一致。 20：基于fliplr的数据增强与原图预测结果不一致。 21：基于crop的数据增强与原图预测结果不一致。 22：基于flipud的数据增强与原图预测结果不一致。 23：基于scale的数据增强与原图预测结果不一致。
py”的代码示例如下。其中，加粗的代码为必须保留的内容。 import gradio as gr import os POD_IP = os.getenv('POD_IP') // 获取容器IP ROOT_PATH = os.getenv('ROOT_PATH') //获取服务根路径 def greet(name):
有对应的变量或者方法 第三方pip源中的python包版本更新，导致在训练作业中安装的python包的版本可能也会发生变化。如训练作业之前无此问题，后面一直有此问题，则考虑是此原因。 处理方法 通过Notebook调试。 安装时指定版本。如：pip install xxx==1.x
进入GitHub开源仓库Clone界面 输入有效的GitHub开源仓库地址后会展示该仓库下的文件及文件夹，说明用户输入了有效的仓库地址，同时给出该仓库下所有的分支供选择，选择完成后单击“克隆”开始Clone仓库。 GitHub开源仓库地址：https://github.com/jupyterl
on", "obs:object:ListMultipartUploadParts", "obs:object:AbortMultipartUpload", "obs:object:GetObjectAcl"
方式编辑内容，也可上传附件，支持rar，zip，doc，docx，xls，xlsx，ppt，pptx，pdf，txt格式的附件，单个附件大小不超过20M，最多可传5个附件。 编辑AI说时，30秒钟后自动保存草稿，用户可单击“草稿箱”查看。 草稿箱可支持保存草稿记录共三条，存满后请
挂载成功后，可以在Notebook实例详情页查看到挂载结果。 图2 挂载成功 方式2：API模式 动态挂载API接口已发布至华北-北京四和华东-上海一站点。请参考JupyterLab主页介绍、在JupyterLab中新建ipynb文件，新建一个ipynb文件然后执行脚本。 挂载脚本代码
uestMetadata 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 实验名称，最大长度64，不支持特殊字符。 description 否 String 描述信息，最大长度256，不支持特殊字符。 workspace_id 否 String 工作空间ID，默认为0。
准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 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： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6
必选，选择“自定义”。 镜像 必填，填写容器镜像的地址。 容器镜像地址的填写支持如下方式。 选择自有镜像或他人共享的镜像：单击右边的“选择”，从容器镜像中选择用于训练的容器镜像。所需镜像需要提前上传到SWR服务中。 选择公开镜像：直接输入SWR服务中公开镜像的地址。地址直接填写“组织名称/镜像名称:
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