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"input": "人类输入（选填）", "output": "模型回答（必填）", "system": "系统提示词（选填）", "history": [ ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"]
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain
安全组，默认为空，当配置了vpc_id则此参数必填。安全组起着虚拟防火墙的作用，为服务实例提供安全的网络访问控制策略。安全组须包含至少一条入方向规则，对协议为TCP、源地址为0.0.0.0/0、端口为8080的请求放行。 configs 是 包括predictor configs结构和transformer configs
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain
在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
engine_version String 算法选择的引擎版本名称。若填入engine_id则无需填写。 image_url String 算法选择的自定义镜像地址。 表12 code_tree 参数 参数类型 描述 name String 算法目录树当前层级目录名。 children Object
单击模型名称，进入模型详情页面。 在“我的版本”区域，单击“新增版本”。 在“新增版本”页面，配置模型新版本的参数。 表3 新增模型版本 参数 说明 新版本号 系统自动编号，不可修改。 版本描述 模型简介。支持100字符。 选择基础模型版本 选择基础模型的版本。 选择权重路径 选择存放模型权重文件的OBS路径，必须选择到模型文件夹。
# 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain
在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息
Manifest文件可以由用户、第三方工具或ModelArts数据标注生成，其文件名没有特殊要求，可以为任意合法文件名。为了ModelArts系统内部使用方便，ModelArts数据标注功能生成的文件名由如下字符串组成：“DatasetName-VersionName.manifes
n/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
/home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。 SHELL_FOLDER $(dirname $(readlink -f "$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME
Glob os.listdir mox.file.list_directory(..., recursive=False) tf.gfile.ListDirectory os.makedirs mox.file.make_dirs tf.gfile.MakeDirs os.mkdir
用率或NPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率或NPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 系统预置了卡死检测的环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME=30”，表示30分钟内进程IO无变化则判定作业卡死。如果需要修改卡死检测
5版本，若非该版本号则在代码开始处执行： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') 如果依旧有报错情况，将以上代码修改为： import os os.system('pip install numpy==1.18.5') os.system('pip install
import os os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='1' # 默认的显示等级，显示所有信息 os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2' # 只显示warning和Error os.envir
LOps打通了算法开发到交付运维的全流程。和以往的开发交付不同，以往的开发与交付过程是分离的，算法工程师开发完的模型，一般都需要交付给下游系统工程师。MLOps和以往的开发交付不同，在这个过程中，算法工程师参与度还是非常高的。企业内部一般都是有一个交付配合的机制。从项目管理角度上
env | grep RANK 在训练作业中，您可以在训练启动脚本的首行加入如下代码，把RANK_TABLE_FILE的值打印出来： 1 os.system('env | grep RANK') 父主题： 功能咨询
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