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可以通过命令查看容器输出到stdout的所有日志： docker logs -f 39c9ceedb1f6 一般在做推理镜像时，部分日志是直接存储在容器内部的，所以需要进入容器看日志。注意：重点对应日志中是否有ERROR（包括，容器启动时、API执行时）。 牵扯部分文件用户组不一致的
5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset identity,alpaca_en_demo 【可选】注册在dataset_info
具体可参考Eagle投机小模型训练章节中的步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式。 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
“dataset_name”为创建的数据集名称。 “dataset_type”为“0”表示数据集类型为图像分类。 “data_path”为数据源所在的存储路径。 “work_path”为数据集输出位置。 “labels”为数据集的标签列表，填写标签信息。 返回状态码为“201 Created”，响应Body如下：
根据置信度筛选。 slice_thickness String DICOM层厚，通过层厚筛选样本。 study_date String DICOM扫描时间。 time_in_video String 视频中某个时间。 表7 SearchLabels 参数 参数类型 描述 labels Array
Finetune是指在已经训练好的SD1.5模型基础上，使用新的数据集进行微调（fine-tuning）以优化模型性能的过程。 本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Snt9B硬件，对Stable Diffusion模型下不同数据集进行高性能训练
参数 参数类型 描述 algorithm_type String 自动标注的算法类型。可选值如下： fast：快速型，仅使用已标注样本进行训练 accurate：准确型，除已标注样本外，会额外使用未标注的样本做半监督训练 ambiguity Boolean 是否通过图片模糊度来聚类。
5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo
5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo
${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune #
${model_name} # 模型名称 |── data # 预处理后数据 |── pretrain # 预训练加载的数据 |── finetune #
5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo
“-k”是指允许不使用证书到SSL站点。 “-F”是指上传数据的是文件，本例中参数名为“images”，这个名字可以根据具体情况变化，@后面是图片的存储路径。 “-H”是post命令的headers，Headers的Key值为“X-Auth-Token”，这个名字为固定的， Token值是获取的用户Token。
5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配 cutoff_len 4096 文本处理时的最大长度，此处为4096，用户可根据自己要求适配 dataset 指令监督微调/ppo：alpaca_en_demo rm/dpo:dpo_en_demo
TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
投机小模型训练 步骤五：训练生成权重转换成可以支持vLLM推理的格式 如果需要增加模型量化功能，启动推理服务前，先参考推理模型量化章节对模型做量化处理。 启动服务与请求。此处提供vLLM服务API接口启动和OpenAI服务API接口启动2种方式。详细启动服务与请求方式参考：https://docs
才需要带上。 train-num-samples：指定每个epoch需要训练的样本个数，不超过总样本个数。 batch-size：指定一次处理的数据batch。 epochs：指定训练的epoch个数。 训练结束后，模型输出目录为： /home/ma-user/open_clip
real-time代表在线服务，将模型部署为一个Web Service。 batch为批量服务，批量服务可对批量数据进行推理，完成数据处理后自动停止。 edge表示边缘服务，通过华为云智能边缘平台，在边缘节点将模型部署为一个Web Service，需提前在IEF（智能边缘服务）创建好节点。
练作业，则该用户必须拥有 "modelarts:trainJob:create" 的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。关于如何给一个用户赋权（准确讲是需要先将用户加入用户组，再面向用户组赋权），可以参考IAM的文档《权限管理》。 而ModelArts还有一个特殊的
目录下执行上述ma-pre-start脚本，使用该机制可以更新容器镜像内安装的Ascend RUN包，或者设置一些训练运行时额外需要的全局环境变量。 如何查看训练作业日志 在训练作业详情页，训练日志窗口提供日志预览、日志下载、日志中搜索关键字、系统日志过滤能力。 预览 系统日志窗口提供训练日
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