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@modelarts:size Array of objects 内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说
context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
扣费。在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单 > 流水账单”中，“消费时间”即按需产品的实际使用时间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时，在进行训练作业和部署服务时，会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。
@modelarts:size Array of objects 内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List<Integer>。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100,200,3]和[100,200]均合法。 说
内置属性：图像尺寸（图像的宽度、高度、深度），类型为List[/topic/body/section/table/tgroup/tbody/row/entry/p/br {""}) (br]。列表中的第一个数字为宽度(像素)，第二个数字为高度(像素)，第三个数字为深度(深度可以没有，默认为3)，如[100
context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
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一般情况包括如下两种内容类型： “application/json”，发送json数据。 “multipart/form-data”，上传文件。 说明： 针对机器学习类模型，仅支持“application/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。
source_type String 此规格应用于模型的类型，取值为空或auto，默认为空，代表是用户自己产生的模型；取值为auto时，代表是自动学习训练的模型，计费方式有差别。 is_free Boolean 当前规格是否是免费规格，“true”表示是免费规格。 over_quota Boolean
768长度，则推荐增加此值（≥ 2）。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） lr 2.5e-5 学习率设置。 min-lr 2.5e-6 最小学习率设置。 seq-length 4096 要处理的最大序列长度。 convert_mg2hf_at_last true
系统将根据您的模型匹配提供可用的计算资源。请在下拉框中选择可用资源，如果资源标识为售罄，表示暂无此资源。 例如，模型来源于自动学习项目，则计算资源将自动关联自动学习规格供使用。 “实例数” 设置当前版本模型的实例个数。如果节点个数设置为1，表示后台的计算模式是单机模式；如果节点个数设置
“MA_NUM_GPUS=8” MA_TASK_NAME 作业容器的角色名，例如： MindSpore、PyTorch为worker 强化学习引擎为learner，worker TensorFlow为ps，worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS
AOE自动调优更多介绍可参考Ascend转换工具功能说明。 自动高性能算子生成工具 自动高性能算子生成工具AKG（Auto Kernel Generator），可以对深度神经网络模型中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能，可提升在昇腾硬件后端上运行模型的性能。 AKG的配置也是在模型转换阶段进
从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
# 加载断点 checkpoint = torch.load(local_ckpt_file) # 加载模型可学习参数 model.load_state_dict(checkpoint['net']) # 加载优化器参数 optimizer
注的效率。 在数据集详情页面，单击右上角“启动智能标注”。 在“启动智能标注”窗口中，填写如下参数，然后单击“提交”。 智能标注类型：主动学习 算法类型：快速型 其他参数采用默认值。 图8 启动智能标注任务 查看智能标注任务进度 智能标注任务启动后，可以在“待确认”页签下查看智能
在“预测”页签，单击“上传”，上传一个测试图片，单击“预测”进行预测。此处提供一个预测样例图供使用。 步骤6：清除资源 为避免产生不必要的费用，通过此示例学习订阅算法的使用后，建议您清除相关资源，避免造成资源浪费。 停止在线服务：在“在线服务”页面，单击对应服务操作列的“停止”。 删除训练作业：
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