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义算法适配章节的输入输出配置部分： 在创建算法时，您需要在输入路径配置中设置代码路径参数，默认为“data_url”。 您需要在训练代码中添加超参，默认为“data_url”。使用“data_url”当做训练数据输入的本地路径。 检查报错的路径是否存在 由于用户本地开发的代码需要
达式计算结果为True：job_step_1执行，job_step_2跳过，并且以job_step_2为唯一根节点的分支所包含的所有节点也将跳过，即model_step_2会跳过，因此最终执行的节点有condition_step、job_step_1、model_step_1。
--clone base pip install conda-pack #将pytorch env打包生成pytorch.tar.gz conda pack -n pytorch -o pytorch.tar.gz 将打包好的压缩包传到本地： # run on terminal docker
OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。OR
作业时，在“metadata”字段的“annotations”中传入“fault-tolerance/job-retry-num”字段。 添加“fault-tolerance/job-retry-num”字段，视为开启自动重启，value的范围可以设置为1~128的整数。valu
OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。OR
--benchmark-csv：结果保存路径，如benchmark_serving.csv。 --served-model-name： 选择性添加， 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置
OUTPUT_SAVE_DIR：训练完成后指定的输出模型路径。 HF_SAVE_DIR：训练完成的权重文件自动转换为Hugging Face格式权重输出的路径（确保添加CONVERT_MG2HF环境变量并设置为True）。 分别单击“输入”和“输出”的数据存储位置，如图所示，选择OBS桶中指定的目录。OR
问这些依赖服务。 使用华为云账号登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“系统管理 > 权限管理”，进入“权限管理”页面，单击“添加授权”。 在“访问授权”页面，选择需要授权的“授权对象类型”，选择新增委托及其对应的权限“普通用户”，并勾选“我已经详细阅读并同意《Mod
确保容器可以访问公网。 文档更新内容 6.3.908版本相对于6.3.907版本新增如下内容： 文档和代码中新增对mistral和mixtral模型的适配，并添加训练推荐配置。 文档中新增对Llama3支持长序列文本（sequence_length > 32k）训练内容，例如新增参数context-parallel-size。
download.nvidia.com/tesla/470.182.03/NVIDIA-Linux-x86_64-470.182.03.run 添加权限。 chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-470.182.03.run 运行安装文件。 ./NVIDIA-Linux-x86_64-470
AOM配置短信、邮件等通知方式。 以下步骤基于AOM1.0配置。 登录AOM控制台 在左侧导航栏选择“告警 > 告警规则”，在右上角单击“添加告警”。 设置告警规则（以NPU掉卡为例）。 规则类型：选择阈值类告警。 监控对象：选择命令行输入。 命令行输入框： sum(nt_npg
# 创建解析 parser = argparse.ArgumentParser(description='train mnist') # 添加参数 parser.add_argument('--data_url', type=str, default="./Data/mnist.npz"
200,3]和[100,200]均合法。 说明：只有当样本的标签列表包含物体检测标签时，此字段必选。 请求示例 分页查询样本列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/{dataset_id}/data-annotations/samples
py示例。如果是SWR容器内的地址，则填写绝对路径；如果是AI Gallery仓库内的地址，则填写相对路径。 同时，还需要在“模型文件”添加gallery_train文件夹，文件夹内容参考表2。 表2 gallery_train文件列表 文件类型 文件说明 “train_params
error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 删除节点池。 DELETE https://{endpoint}/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/nodepools/{nodepool_name}
卡类型。 unit String 单位。 memory Integer 卡内存大小。 npu Integer NPU数。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/services/specifications 响应示例 状态码： 200 服务部署规格列表。
上传安装依赖软件推理代码AscendCloud-3rdLLM-xxx.zip和算子包AscendCloud-OPP-xxx.zip到容器中，包获取路径请参见表1。 将权重文件上传到DevServer机器中。权重文件的格式要求为Huggingface格式。开源权重文件获取地址请参见表3。 Step4 启动容器镜像
调用成功时无此字段。 请求示例 如下以创建名为“testConfig”，描述为“This is config”的训练作业参数为例。 POST https://endpoint/v1/{project_id}/training-job-configs { "config_name":
内置属性：三元组关系标签的指向实体类型，创建关系标签时必须指定，该参数仅文本三元组数据集使用。 请求示例 查询数据集的统计信息 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/datasets/WxCREuCkBSAlQr9xrde/data-annotations/stats
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