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按需计费资源 对于按需计费模式的资源，如果不再使用这些资源且需停止计费，请删除相应资源。 通过账单查找云服务资源并停止计费 为了确保所有计费资源都能够被找到并删除，您可以在费用账单中获取计费资源的ID，通过这些ID信息找到具体的资源，然后将其逐个删除。具体操作如下： 对于Notebook
样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source 否 String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型
数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-u
数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-u
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数
input String 表格数据集，HDFS路径。例如/datasets/demo。 ip String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id
构建模型 自定义模型规范 自定义镜像规范 使用AI Gallery SDK构建自定义模型 父主题： 发布和管理AI Gallery模型
监控Lite Cluster资源 使用AOM查看Lite Cluster监控指标 使用Prometheus查看Lite Cluster监控指标 父主题： Lite Cluster资源管理
训练数据需上传至OBS桶或者存储至数据集中。在训练代码中，用户需解析输入路径参数。系统后台会自动下载输入参数路径中的训练数据至训练容器的本地目录。请保证您设置的桶路径有读取权限。在训练作业启动后，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来存储临时文件。“/cache
ModelArts支持的预置镜像列表 ModelArts预置镜像更新说明 ModelArts统一镜像列表 Notebook专属预置镜像列表 训练专属预置镜像列表 推理专属预置镜像列表 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-u
数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 输出数据预处理结果路径： 训练完成后，以 llama2-13b 为例，输出数据路径为：/home/ma-u
数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。 微调数据集预处理参数说明 微调包含SFT和LoRA微调。数据集预处理脚本参数说明如下： --input：原始数据集的存放路径。
样本用处。可选值如下： TRAIN：训练 EVAL：验证 TEST：测试 INFERENCE：推理 source 否 String 样本数据源地址，通过调用样本列表接口获取。 worker_id 否 String 团队标注的成员ID。 表4 SampleLabel 参数 是否必选 参数类型
安装配置Grafana 在Windows上安装配置Grafana 在Linux上安装配置Grafana 在Notebook上安装配置Grafana 父主题： 使用Grafana查看AOM中的监控指标
填充，降低仅decode组batch的成本。 其优势主要包括： 提升效率：通过合理组合长短prompt，保持模型高吞吐量运行。 增强一致性：统一前向传递大小，降低延迟波动，使生成频率更稳定。 降低时延：通过平衡prefill和decode的计算利用率，降低请求P90_ttft（time
permute(0, 3, 1, 2).contigous()) 将版本回退至pytorch1.3。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直
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