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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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String 否 自定义镜像运行的UID，默认值1000。 --working-dir String 否 运行算法时所在的工作目录。 --local-code-dir String 否 算法的代码目录下载到训练容器内的本地路径。 --user-command String 否 自定义镜像执行命令。需为/home下的目录。
进入容器。默认使用ma-user用户，后续所有操作步骤都在ma-user用户下执行。 docker exec -it sdxl-train bash Step5 修改算法脚本 进入容器后，修改启动脚本文件。 vi /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/diff
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
<镜像名称>:<tag>：定义镜像名称。示例：sdxl-train:0.0.1。 Step7 创建训练作业 创建训练作业，填下如下参数。 创建方式：选择自定义算法，启动方式选择自定义，然后选择上传到SWR的自定义镜像。 代码目录：选择上传到OBS的代码文件夹，例如/sdxl-train/code。若
<镜像名称>:<tag>：定义镜像名称。示例：sdxl-train:0.0.1。 Step7 创建训练作业 创建训练作业，填下如下参数。 创建方式：选择自定义算法，启动方式选择自定义，然后选择上传到SWR的自定义镜像。 代码目录：选择上传到OBS的代码文件夹，例如/sdxl-train/code。如
Object> 数据集的样本统计信息，包括样本元信息的统计，json格式。 data_validate Boolean 发布前数据是否经过校验算法校验。可选值如下： true：数据经过校验 false：数据未经过校验 deleted_sample_count Integer 已删除的样本数量。
3：失败 4：停止 task_id String 数据处理任务ID。 template TemplateParam object 数据处理模板，如算法ID和参数等。 version_count Integer 数据处理任务的版本数量。 version_id String 数据处理任务对应的数据集版本ID。
<镜像名称>:<tag>：定义镜像名称。示例：sdxl-train:0.0.1。 Step7 创建训练作业 创建训练作业，填下如下参数。 创建方式：选择自定义算法，启动方式选择自定义，然后选择上传到SWR的自定义镜像。 代码目录：选择上传到OBS的代码文件夹，例如/sdxl-train/code。若
#HEADER_testheader matches 'mock.*' 示例三： 当预测的http请求的header中存在uid且其哈希值符合指定的分桶算法时，可匹配到这条规则。 #HEADER_uid.hashCode() % 100 < 10 图2 通过Header访问不同版本 如果在线服
pnt004(需申请)/modelarts.vm.ai1.snt3(需申请)/custom(仅支持在部署到专属资源池时使用)，需申请的规格请提交工单，由ModelArts运维工程师添加权限。若配置为custom，需同时指定custom_spec参数。 weight 否 Integer real-time类型必选。权重
# 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
表12 total_metric_values属性列表 参数 参数类型 说明 f1_score Float 训练作业模型总召回。仅限部分预置算法使用，会自动生成，仅供参考。 recall Float 训练作业模型总召回率。 precision Float 训练作业模型总精确率。 accuracy
系统将根据您的AI应用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。 “计算节点个数” 设置当前版本AI应用的实例个数。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
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
gine_id无需填写。请从查询作业引擎规格接口获取引擎规格ID。 model_id 是 Long 训练作业的内置模型ID。请通过查询预置算法接口获取model_id。填入model_id后app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 train_url
print('last_ckpt:', last_ckpt) # 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.load_
Object> 数据集的样本统计信息，包括样本元信息的统计，json格式。 data_validate Boolean 发布前数据是否经过校验算法校验。可选值如下： true：数据经过校验 false：数据未经过校验 deleted_sample_count Integer 已删除的样本数量。
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