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JobOutput(name="metrics", metrics_config=wf.data.MetricsConfig(metric_files=storage.join("directory_path/metrics.json", create_dir=False))) # 指
Gallery直接下载（例如：8类常见生活垃圾图片数据集）。 from modelarts import workflow as wf # 定义统一存储对象管理输出目录 output_storage = wf.data.OutputStorage(name="output_storage"
要先将权重文件上传至OBS桶中。且权重文件必须满足对应模型的文件格式要求，详情请参见约束限制。 权重文件指的是模型的参数集合。 自定义权重存储路径 需要选择存放模型权重文件的OBS路径，必须选择到模型文件夹。单次上传本地文件到OBS的总大小不能超过5GB，详情请参见如何上传超过5GB的大对象。
item（日志关键字） 执行条件 检测成功要求 域名检测 dns 无 volcano容器的域名都解析成功（/etc/volcano下的“.host”文件中的域名解析成功） 磁盘空间-容器根目录 disk-size root 无 大于32GB 磁盘空间-/dev/shm目录 disk-size
from_pretrained()”加载： newbert.from_pretrained(pretrained_model_name_or_path="./您的权重文件本地存储路径/.") 后续操作 自定义模型文件构建完成后，可以参考托管模型到AI Gallery将模型文件托管至AI Gallery。建议托管的模型文件列表参见表2。
NPU训练指导 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导 Llama3 Llama3-8b Llama3-70b 预训练、SFT全参微调、LoRA微调 ModelLink
析速度。 7 output_path /home/ma-user/work 否 advisor分析结果输出路径，包含html和xlsx两个文件。 如果您想修改参数配置，可以点开Advanced Settings选项开关，然后对参数进行新增或修改。界面参考下图。 图7 修改高级参数
资源规格，比如：modelarts.vm.gpu.tnt004。 count 是 Integer 资源规格的保障资源量。 maxCount 否 Integer 资源规格的弹性资源量。物理池中该值和count必须一致。 extendParams 否 extendParams object 自定义配置参数。 表9 extendParams
data/”。 表20 remote_constraint 参数 参数类型 描述 data_type String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。 枚举值： data_format：数据格式。
上述的虚拟机或物理机需要为arm64架构。 建议构建节点安装的Linux系统版本为Ubuntu 18.04。 本指导使用/opt目录作为构建任务承载目录，请确保该目录下可用存储空间大于30GB。 Docker的安装可以参考官方文档：Install Docker Engine on Ubuntu。MiniConda
--replan-interval=6000 \ --workload-results="workload_dir" \ --max-files=2 \ --max-workload-nums=100 \ --profile-input-len="64,256,2048"
data/”。 表20 remote_constraint 参数 参数类型 描述 data_type String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。 枚举值： data_format：数据格式。
model_registration], storages=[storage] ) 从训练作业中注册模型（模型输入来源OBS路径，训练完成的模型已存储到OBS路径） import modelarts.workflow as wf # 通过ModelStep来定义一个模型注册节点，输入来源于OBS中
data/”。 表22 remote_constraint 参数 参数类型 描述 data_type String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。 枚举值： data_format：数据格式。
资源规格名称，比如：modelarts.vm.gpu.tnt004。 count Integer 规格保障使用量。 maxCount Integer 资源规格的弹性使用量，物理池该值和count相同。 azs Array of azs objects 资源所在的AZ的数量。 nodePool String
ing.sh文件和llama_7b文件夹上传至model目录下，如下图所示。 图2 上传至model目录 创建模型，源模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择至model目录，AI引擎选择Custom，引擎包选择步骤3构建的镜像。 图3 创建模型 将创建的模型部
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。
多个，如 128 2048 128 2048，数量需和--prompt-tokens的数量对应。 --benchmark-csv：结果保存文件，如benchmark_parallel.csv。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1
/{label_name} modelarts:dataset:updateDataset - √ √ 按标签名称删除标签及仅包含此标签的文件 DELETE /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/labels/{label_name}
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