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单击编辑框右侧的对勾完成编辑。 保存成功的标签信息会在资产搜索页成为过滤分类条件。 图5 添加标签 关联资产 Notebook可以关联数据集资产。当Notebook关联了数据集时，数据集页面也显示关联了Notebook。 选择“关联资产”页签，单击右上方的“编辑”，在搜索框中输入待关联资产的ID，单击“关联”。
data-annotations/labels 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU卡数、梯度累积值取值表，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-Ze
auto_sync_dataset Boolean 团队标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下： true：团队标注任务的标注结果自动同步至数据集 false：团队标注任务的标注结果不自动同步至数据集 check_rate Double 团队标注任务验收比例。 checking_task_desc
String 训练作业需要的数据集OBS路径URL，ModelArts会通过数据集ID和数据集版本ID自动解析生成。如：“/usr/data/”。 表19 obs 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL。如：“/usr/data/”。 表20
AI Gallery（新版） AI Gallery使用流程 发布和管理AI Gallery模型 发布和管理AI Gallery数据集 发布和管理AI Gallery项目 发布和管理AI Gallery镜像 发布和管理AI Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型
本教程案例是基于ModelArts Standard运行的，需要购买并开通ModelArts专属资源池和OBS桶。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备权重 准备所需的权重文件。 准备代码 准备AscendSpeed训练代码。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 微调训练
Studio 调优数据集异常日志说明 使用ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型微调后，权重校验失败 使用AWQ或SQ压缩后的模型新增版本时，权重校验失败 使用Qwen2.5-72B-1K、Qwen2.5-32B调优的Checkpoint创建模型时，权重校验失败 创建Qwen2-0
结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 obs://standard-qwenvl-7b ├── training_data │ └── qwenvl_dataset #数据集目录 │
String 训练作业需要的数据集OBS路径URL，modelarts会通过数据集ID和数据集版本ID自动解析生成。如：“/usr/data/”。 表19 obs 参数 参数类型 描述 obs_url String 训练作业需要的数据集OBS路径URL。如：“/usr/data/”。 表20
竞争力。 本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的Controlnet训练过程。 Step1 处理fill50k数据集 使用ma-user用户在容器上执行如下命令解压数据集。 cd /home/ma-user/datasets/fill50k unzip conditioning_images
IBRARY_PATH:/home/ma-user/lib/lib Step7 下载数据集 先创建文件夹用来存放数据集。 mkdir datasets cd datasets 训练使用的开源数据集链接：https://huggingface.co/datasets/Languag
准备代码 准备AscendSpeed训练代码、分词器Tokenizer和推理代码。 准备数据 准备训练数据，可以用本案使用的数据集，也可以使用自己准备的数据集。 准备镜像 准备训练模型适用的容器镜像。 预训练 预训练 介绍如何进行预训练，包括训练数据处理、超参配置、训练任务、断点续训及性能查看。
notations/labels/delete 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 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
结合准备数据、准备权重、准备代码，将数据集、原始权重、代码文件都上传至OBS后，OBS桶的目录结构如下。 obs://standard-qwenvl-7b ├── training_data │ └── qwenvl_dataset #数据集目录 │
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
${container_work_dir}/Qwen-VL-Chat Step5 准备训练数据集 用户需自行制作数据集，并将数据集上传到容器的工作目录中，再赋予容器读写数据集目录的权限。 数据集制作请参考Qwen-VL官方指导资料，将所有数据样本放到一个列表中并存入json文件中。
String 训练作业需要的数据集OBS路径URL，默认为空。如：“/usr/data/”。不可与data_source或者dataset_id/dataset_version_id同时出现，但必须有其一。 dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID。应与datase
系统会自动添加预置框架关联的超参。 使用预置框架构建训练镜像 ModelArts平台提供了Tensorflow，PyTorch，MindSpore等常用深度学习任务的基础镜像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。
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