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911版本仅是使用run_type来指定训练的类型，只能区分 预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段，全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略，以及和llama-factory对齐，6.3.912版本调整以下参数： 新增 STAGE，表示训练的阶段，可以选择的参数包括:
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data_source 否 DataSource
V1版本修改：file_io._NUMBER_OF_PROCESSES=1 V2版本修改：可以 file_io._LARGE_FILE_METHOD = 1，将模式设置成V1然后用V1的方式修改规避，也可以直接file_io._LARGE_FILE_TASK_NUM=1。 复制文件夹时可采用： mox.file
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，如果直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 delete_policy 否 Integer 是否删除标签及包含标签的样本。可选值如下：
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 labels 否 Array of Label
sh，脚本里面有某些环境变量在新版本下发的作业中并不存在这些环境变量导致。 可能原因是使用Python file接口并发读写同一文件。 处理方法 对挂载盘的数据加权限，可以改为与训练容器内相同的用户组（1000），假如/nas盘是挂载路径，执行如下代码。 chown -R 1000：1000
是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 add_labels 否 Array of Label
ing-job-engines 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码：200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer
前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例：每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量：可以设置每批次驱动升级的实例数量。 对于不同的升级方式，滚动升级选择实例的策略会不同： 如果升级方式为安全升级，则根据滚动节点数量选择无业务的节点，隔离节点并滚动升级。
专属资源池类型归一：不再区分训练、推理专属资源池。如果业务允许，您可以在一个专属资源池中同时跑训练和推理的Workload。同时，也可以通过“设置作业类型”来开启/关闭专属资源池对特定作业类型的支持。 自助专属池网络打通：可以在ModelArts管理控制台自行创建和管理专属资源池所属
ion_id}/actions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 execution_id 是 String 工作流执行ID。
earning时，均需要替换为此处实际创建的组织名称。 单击右上角“登录指令”，获取登录访问指令。 以root用户登录ECS环境，输入登录指令。 图1 在ECS中执行登录指令 Step2 上传镜像到SWR 此小节介绍如何上传镜像至容器镜像服务SWR的镜像仓库。 登录SWR后，使用docker
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model
911版本仅是使用run_type来指定训练的类型，只能区分预训练、全参微调和lora微调但实际上预训练和sft是训练的不同阶段，全参、lora是训练参数设置方式。为了更加明确的区分不同策略，以及和llama-factory对齐，6.3.912版本调整以下参数： 新增STAGE，表示训练的阶段，可以选择的参数包括:
step保存一次模型。 注： 专家鉴别器的评估损失应降至约 0.25，Wav2Lip评估同步损失应降至约 0.2，以获得良好的结果。 可以在文件设置其他不太常用的超参数hparams.py，常用超参如下： nepochs 训练总步数 checkpoint_interval Wav2Lip模型保存间隔步数
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
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