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表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 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。
表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 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。
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
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 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。
表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 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。
String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源，当模型是由自动学习产生时，返回此字段，取值为：auto。 status String 模型实例运行状态，取值为： ready：已就绪（所有实例已启动） co
该标签的打标数量。 name String 标签名称。 property LabelProperty object 标签基本属性键值对，如颜色、快捷键等。 sample_count Integer 包含该标签的样本数量。 type Integer 标签类型。可选值如下： 0：图像分类
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 1 M
模型运行时环境。 model_metrics String 模型精度信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为auto。 model_type String 模型类型，取值为TensorFlow/Image/PyTorch/Template/MindSpore。
两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入 字段名称（例如：请问苹果是什么颜色） output_name output：预训练json文件的output字段名称，例如：苹果是红色的。 code_type：预训练json文件编码
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。
运行内置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG（Auto Kernel Generator）对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。
执行代码存放的OBS地址，默认值为空，名称固定为“customize_service.py”。推理代码文件需存放在模型“model”目录。该字段不需要填，系统也能自动识别出model目录下的推理代码。公共参数 source_job_id 否 String 来源训练作业的ID，模型是从训练作业产生的可填写，用
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。
两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入 字段名称（例如：请问苹果是什么颜色） output_name output：预训练json文件的output字段名称，例如：苹果是红色的。 code_type：预训练json文件编码
两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入 字段名称（例如：请问苹果是什么颜色） output_name output：预训练json文件的output字段名称，例如：苹果是红色的。 code_type：预训练json文件编码
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。
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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t-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/example/asr_example.wav的识别结果如下： 图2 测试音频识别结果 步骤九：在Aishell1测试集上测试 python infer.py --model_path 模型文件所在的绝对路径
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