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准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard。资源规格需要使用专属资源池中的昇腾Snt9B资源，请参考创建资源池购买资源。 推荐使用“西南-贵阳一”Region上的昇腾资源。 创建OBS桶 ModelArts使用对象存储服务（Object
本教程中用到的模型软件包如下表所示，请提前准备好。 获取模型软件包 本方案支持的模型对应的软件和依赖包获取地址如表1所示。 表1 模型对应的软件包和依赖包获取地址 代码包名称 代码说明 下载地址 AscendCloud-3rdLLM-905-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。
ft_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 /home/ma-user/work/
ra_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 /home/ma-user/work/
Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。
error_code String 操作失败的错误码。 error_msg String 操作失败的错误信息。 success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 DELETE https:
Code插件官网vscode_marketplace搜索待安装的Python插件，Python插件路径。 单击进入Python插件的Version History页签后，下载该插件的离线安装包，如图所示。 图1 Python插件离线安装包 在本地VS Code环境中，将下载好的.vsix文件拖动到远端Notebook中。
训练作业参数名称。限制为1-64位只含数字、字母、下划线或者中划线的名称。 config_desc 否 String 对训练作业的描述，默认为空，字符串的长度限制为[0，256]。 worker_server_num 是 Integer 训练作业worker的个数，最大值请从查询作业资源规格接口获取。 app_url
制台，清理您不再使用的数据、文件夹以及OBS桶，避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时，选择了云硬盘EVS存储，该存储会单独收费，Notebook停止后，EVS还在计费，请及时删除该Notebook实例。 您在体验CodeLab时，切换规格为付费的规格时会收费。请前往
制台，清理您不再使用的数据、文件夹以及OBS桶，避免产生不必要的费用。 您在创建Notebook时，选择了云硬盘EVS存储，该存储会单独收费，Notebook停止后，EVS还在计费，请及时删除该Notebook实例。 您在体验CodeLab时，切换规格为付费的规格时会收费。请前往
Gallery页面的右上角选择“我的Gallery > 我的资产 > 数据”，进入“我的数据”。 在“我的发布”页签，查看发布异常的数据集。 图5 查看发布异常的数据集 根据异常状态的错误提示修改源数据后，单击目标数据集右侧的“重试”重新发布数据集。 删除发布的数据集 当您需要删除发布在AI
ModelArts支持从MRS服务中导入存储在HDFS上的csv格式的数据，首先需要选择已有的MRS集群，并从HDFS文件列表选择文件名称或所在目录，导入文件的列数需与数据集schema一致。MRS的详细功能说明，请参考MRS用户指南。 图1 从MRS导入数据 集群名称：系统自动将当前账号下的MRS集群展现在此列表
而不需要关心底层的技术。同时，ModelArts支持Tensorflow、MXNet等主流开源的AI开发框架，也支持开发者使用自研的算法框架，匹配您的使用习惯。 ModelArts的理念就是让AI开发变得更简单、更方便。面向不同经验的AI开发者，提供便捷易用的使用流程。例如，面
团队标注的数据分配机制是什么？ 目前不支持用户自定义成员任务分配，数据是平均分配的。 当数量和团队成员人数不成比例，无法平均分配时，则将多余的几张图片，随机分配给团队成员。 如果样本数少于待分配成员时，部分成员会存在未分配到样本的情况。样本只会分配给labeler，比如10000
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。若未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 若用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
训练启动脚本说明和参数配置 本代码包中集成了不同模型的训练脚本，并可通过不同模型中的训练脚本一键式运行。训练脚本可判断是否完成预处理后的数据和权重转换的模型。如果未完成，则执行脚本，自动完成数据预处理和权重转换的过程。 如果用户进行自定义数据集预处理以及权重转换，可通过编辑 1_preprocess_data
strings 订阅的主题。 entity String 订阅的主体。 events Array of strings 订阅的事件。 请求示例 创建消息订阅。设置订阅的主题为“fengbin26”，订阅的主体为“238947895793875835893490”，订阅的事件为“[ "*:failed
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 Alpaca数据集 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据
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