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arallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-
arallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表2进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-
arallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-
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} ] } 根据响应可以了解智能标注的样本数量和样本列表，由“sample_count”参数可知总共标注了2个样本，从“@modelarts:hard”参数可知有一个难例样本。 调用批量更新样本标签接口根据上一步获取的智能标注样本列表确认智能标注结果。 请求消息体： URI格式：PUT
在标注任务复制的弹窗中，填写作业描述，作业名称task-xxxx-copy-xxxx，其中xxxx为系统生成的随机码，用来区分新作业与被复制作业。也可以修改新生成的作业名称。单击“确定”。 复制完成后，在标注作业列表页即可查询新的标注任务，复制标注作业信息包含标注任务的样本、标签、团队标注信息。
arallel-size） 和PP流水线并行（pipeline-model-parallel-size），可以尝试增加TP和PP的值，一般TP×PP≤NPU数量，并且要被整除，具体调整值可参照表1进行设置。 可调整参数：MBS指最小batch处理的样本量（micro-batch-
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comment 否 String 评审意见，限制长度为[0,256]，且不能包含!<>=&"'字符。 sample_id 否 String 样本ID，可调用查询样本列表接口获取。 score 否 String 评审分数，当前可取A/B/C/D四个值，从高到低排列。 worker_id 否 String
obs:bucket:ListBucket obs:object:DeleteObject √ √ 表3 样本管理的细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 查询样本列表 GET /v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/
0：不同步 1：同步数据 2：同步标签 3：同步数据和标签 repetition 否 Integer 团队标注任务每个样本可以由多少人标注，最少为1。 sample_conditions 否 String 数据集样本的筛选条件，筛选出符合条件的样本进行团队标注。 synchronize_auto_labeling_data
每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果，图像分类项目中，至少有两种以上的分类，每种分类的样本不少于20张。 为了保证模型的预测准确度，训练样本跟真实使用场景尽量相似。 为保证模型的泛化能力，数据集尽量覆盖可能出现的各种场景。 数据上传至OBS 在本文档中，采用通过OBS管理控制台将数据上传至OBS桶。 上传OBS的文件规范：
*****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：指令微调训练常见问题解决 2、训练中遇到"ImportError: This modeling
习中广泛使用的策略优化算法。它属于策略梯度方法的一种，旨在通过限制新策略和旧策略之间的差异来稳定训练过程。PPO通过引入一个称为“近端策略优化”的技巧来避免过大的策略更新，从而减少了训练过程中的不稳定性和样本复杂性。 指令监督式微调(Self-training Fine-tuni
用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 delete_policy 否 Integer 是否删除标签及包含标签的样本。可选值如下： 0：只删除标签 1：删除标签及包含标签的样本 2：删除标签和包含标签的样本及其源文件 请求参数 表3
*****”关键字打印 训练完成后，请参考查看日志和性能章节查看指令微调的日志和性能。 1、如训练过程中遇到“NPU out of memory”“Permission denied” 问题可参考 附录：微调训练常见问题解决。 2、训练中遇到"ImportError: This modeling
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