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当上传的文件夹下内容为空或者该文件夹下包含多个文件夹且有文件夹下内容有空时，OBS对应路径下不产生该空文件夹。 dst_obs_dir 是 String 上传的目标OBS桶地址，必须以“obs://”作为前缀，上传的目标文件夹后缀必须以“/”结尾。 表2 失败响应参数说明 参数 参数类型 描述 error_code
说明 current_status String 实例当前状态。 previous_state String 实例上一状态。 请求示例 如下以启动实例ID为“6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e”的实例为例。 { "action": "start"
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。 resource_id 是 String 资源ID：如Notebook实例ID。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags
--proportion=2 --test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1
--proportion=2 --test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1
xxx://xxx 原因分析 在ModelArts中，用户的数据都是存放在OBS桶中，而训练作业运行在容器中，无法通过访问本地路径的方式访问OBS桶中的文件。 处理方法 读取文件报错，您可以使用Moxing将数据复制至容器中，再直接访问容器中的数据。请参见步骤1。 您也可以根据不同的文
is_directory：是否为目录。 例如查询一个OBS文件“obs://bucket_name/obs_file.txt”，此文件地址也可以替换成一个文件夹地址。 1 2 3 4 5 import moxing as mox stat = mox.file.stat('obs://bucket_name/obs_file
multi-lora特性不能和Chunked Prefill特性一起使用。 multi-lora特性使用说明 如果需要使用multi-lora特性，需要在推理服务启动命令中额外添加如下命令。 --enable-lora \ --lora-modules lora1=/path/to/lora/adapter1/
增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤 登录ModelArts管理控制台，单击左侧导航栏的自动学习。 在自动学习项目管理页面，单击对应的项目名称，进入此项目的自动学习详情页。 在数据
copy_parallel('obs://bucket_name/sub_dir_0', '/tmp/sub_dir_0') 父主题： 通过PyCharm远程使用Notebook实例
--proportion=2 --test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1
本工具支持x86和ARM的系统环境，使用前需要安装以下软件。 表2 安装软件及步骤 软件 安装步骤 mindspore-lite 安装版本：2.2.10 下载地址：https://www.mindspore.cn/lite/docs/zh-CN/r2.2/use/downloads.html 需要下
弹出“选择用户，计算机，服务账户或组”窗口，单击“高级”，输入用户名， 单击“立即查找”按钮，显示用户搜索结果列表。 选择您的用户账户，然后单击“确定”（大约四个窗口）以关闭所有窗口。 图1 添加所有者 完成所有操作后，再次关闭并打开VS Code并尝试连接到远程SSH主机。备注：此时密钥需放到
--proportion=2 --test_count=3 (随机选择 3个数据作为测试集) user_id: 用户的唯一不重复的ID值，必选。 excel_addr: 待处理的excel文件的地址，必选。 dataset_name: 处理后的数据集名称，必选。 proportion: 测试集所占份数，范围[1
支持的模型列表 表1 支持的大语言模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理 是否支持W4A16量化 是否支持W8A8量化 是否支持W8A16量化 是否支持 kv-cache-int8量化 开源权重获取地址 1 llama-7b √ √ √ √ √ https://huggingface
String 引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1
音内容只支持中文和英文，不支持小语种。 声音分类是对声音进行分类。语音内容是对语音内容进行标注。语音分割是对语音进行分段标注。 开始标注 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下
于llama3系列 2、PPO训练暂不支持ZeRO-3存在通信问题，如llama3-70B使用ZeRO-3暂不支持 训练策略类型 全参full，配置如下： finetuning_type: full lora，如dpo仅支持此策略；配置如下： finetuning_type: lora
/scripts/llama2/0_pl_pretrain_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径
八卡规格。 当前功能还处于试验阶段，只有llama3-8B/70B适配。 Step5 其他配置 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表1进行配置。 图4 选择资源池规格 作业日志选择OBS中的路径，训练作业的日志信息则保存该路径下。
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