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在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动
在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改动
断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生
断点续训练。 图2 开启故障重启 断点续训练是通过checkpoint机制实现。checkpoint机制是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生
是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改
llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralPretrainHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。
ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训练“输出”参数为“train_url”，在指定的训练输出的数据存
选择“NAIE Package”。 返回模型管理界面，单击模型包所在行，对应“操作”列图标，弹出“发布推理服务”对话框。 请根据实际情况设置“版本”、“计算节点规格”等信息，或保持默认值也可以，单击“确定”。 等待系统发布推理服务，大约需要10分钟。发布成功后，模型包所在行的图标更新为。
单位：分钟 默认值：30 “30” 如何查看训练环境变量 在创建训练作业时，“启动命令”输入为“env”，其他参数保持不变。 当训练作业执行完成后，在训练作业详情页面中查看“日志”。日志中即为所有的环境变量信息。 图1 查看日志 父主题： 管理模型训练作业
在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可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
是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可自动从训练中断的位置继续训练，加载中断生成的checkpoint，中间不需要改
模型训练服务首页 如何回到模型训练服务首页？ 创建项目公开至组的参数是什么含义？ 父主题： 常见问题
是在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint继续训练。 当训练作业发生故障中断本次作业时，代码可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
llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralPretrainHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。 GeneralPretrainHandler：使用预训练的alpaca数据集。
训练轮数是指需要完成全量训练数据集训练的次数。训练轮数越大，模型学习数据的迭代步数就越多，可以学得更深入，但过高会导致过拟合；训练轮数越小，模型学习数据的迭代步数就越少，过低则会导致欠拟合。 您可根据任务难度和数据规模进行调整。一般来说，如果目标任务的难度较大或数据量级很小，可以使用较大的训练轮数，反之可以使用较小的训练轮数。
是否生成本地模型包：请保持默认值关闭。即默认不在当前JupyterLab特征工程项目中生成本地模型包。仅归档模型包，供模型管理页面新建模型包使用。 是否生成本地metadata.json：请保持默认值关闭。 单击归档cell代码框左侧的图标，完成模型归档。 父主题： 模型训练
far10数据集上的分类任务，给出了分布式训练改造(DDP)的完整代码示例，供用户学习参考。 基于开发环境使用SDK调测训练作业：介绍如何在ModelArts的开发环境中，使用SDK调测单机和多机分布式训练作业。 父主题： 分布式模型训练
片。 单击“创建”，完成项目创建，并进入项目概览页面。 如果用户当前不在模型训练服务首页，想要回到首页，请单击界面左上角的“模型训练”，从下拉框中选择“模型训练”。 父主题： 使用模型训练服务快速训练算法模型
输入租户名和密码，单击“登录”，进入NAIE服务官网。 首次登录后请及时修改密码，并定期修改密码。 依次选择“AI服务 > AI服务 > 模型训练服务 > 模型训练服务”，进入模型训练服务介绍页面。 单击“我要购买”，进入服务订购界面。 区域：为用户提供服务的华为云Region。请选择“华北-北京四”。
创建Tensorboard方式： 创建训练任务的时候同步创建Tensorboard 在模型训练工程代码编辑界面控制台的Tensorboard页签中创建Tensorboard 新建模型训练工程，创建训练任务后，在任务详情的Tensorboard页签中创建Tensorboard 配置训练任务时，AI引擎选择Py
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