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默认8卡 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <run_type> # 指定设备卡数，如2卡 ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 benchmark-cli train <cfgs_yaml_file>
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.t4u8。 count 是 Integer 规格保障使用量。 maxCount 是 Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs 否 Array of PoolNodeAz objects 资源池中节点的AZ信息。
@modelarts:from_type 否 String 内置属性：三元组关系标签的起始实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 @modelarts:rename_to 否 String 内置属性：重命名后的标签名。 @modelarts:shortcut 否 String
空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 os.modelarts/name String 用户指定的pool名称。 os.modelarts/resource.id String 资源池的主资源id，通常提供给cbc使用。 os.modelarts/tenant
情况，如抽样文件数等，同时设置如下参数，然后进行验收。只有完成验收，标注信息才会同步到标注作业的已标注页面中。 一旦标注数据完成验收，团队成员无法再修改标注信息，只有数据集创建者可修改。 表1 完成验收的参数设置 参数 说明 对已标注数据修改 不覆盖：针对同一个数据，不使用当前团队标注的结果覆盖已有数据。
执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH
(NAS) 训练本地挂载路径。如：“/home/work/nas”。 nas_share_addr String SFS Turbo (NAS) 共享路径。如：“192.168.8.150:/”。 nas_type String 当前仅支持 nfs。如：“nfs”。 表5 parameter属性列表
空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 os.modelarts/name String 用户指定的pool名称。 os.modelarts/resource.id String 资源池的主资源id，通常提供给cbc使用。 os.modelarts/tenant
Boolean 是否导入数据，此参数当前仅表格数据集使用。可选值如下： true：创建数据集时导入数据 false：创建数据集时不导入数据（默认值） label_format 否 LabelFormat object 标签格式信息，此参数仅文本类数据集使用。 labels 否 Array of
执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH
可能是用户本地网络的原因，网速不稳定或者网络配置有问题，均可能导致保存失败。 解决方案 1. 切换为稳定的网络后重试。 2. 初始化网络配置，使用管理员权限启动CMD，输入netsh winsock reset指令，完成后重启电脑，再登录数据标注平台重试。 父主题： Standard数据管理
-s建立软连接 如果代码中涉及文件绝对路径，由于Notebook调试与训练作业环境不同，可能会导致文件绝对路径不一致，需要修改代码内容。推荐使用软链接的方式解决该问题，用户只需提前建立好软链接，代码中的地址可保持不变。 新建软链接： # ln -s 源目录/文件 目标目录/文件 #
0_pl_pretrain_70b.sh 和 0_pl_pretrain_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH
he”，实际下载的数据会翻倍。例如只下载了2.5TB的数据，程序就显示空间不够而失败，因为/cache只有4TB的可用空间。 处理方法 在使用Tensorflow多节点作业下载数据时，正确的下载逻辑如下： import argparse parser = argparse.ArgumentParser()
自动从训练中断的位置接续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动任何参数（支持预训练、LoRA微调、SFT微调）。 如果要使用自动重启功能，资源规格必须选择八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 父主题： 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch
排查密钥是否是和实例绑定的一致。 停止实例，进入实例详情页。 更新密钥：单击“认证”旁边的编辑按钮，然后单击“立即创建”创建并选择新密钥。 重新使用VS Code连接实例，选择新创建的密钥。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。 表1 必须修改的训练超参配置 参数 示例值 参数说明 ORIGINAL_TRAIN_DATA_PATH
LabelAttribute objects 标签的多维度属性，如标签为“音乐”，可能包含属性“风格”、“歌手”等。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 type Integer 标签类型。可选值如下：
在数据集C中，执行导入数据操作，将数据集A和数据集B的Manifest文件导入。 导入完成后，即将数据集A和数据集B的数据分别都合并至数据集C中。如需使用合并后的数据集，再针对数据集C执行发布操作即可。 父主题： Standard数据管理
像超大会导致加载的各种问题，所以这里做了限制。这种场景下，建议找到原始镜像重新构建环境进行保存。 解决方法 找到原始镜像重新构建环境。建议使用干净的基础镜像，最小化的安装运行依赖内容，并进行安装后的软件缓存清理，然后保存镜像。 父主题： 自定义镜像故障
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