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指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可根据自己要求适配 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。可根据自己要求适配
本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite DevServer。 镜像适配的Cann版本是cann_8.0.rc2。 确保容器可以访问公网。 DevServer驱动版本要求23.0.5 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址
Environment实例 描述模型正常运行需要的环境，如使用的python版本、tensorflow版本等。 Environment实例的示例请参见示例代码。 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，用于溯源；如模型是从第三方元模型导入，则为空，默认值为空。
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表1。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。
perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见表3。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface.co)量化模型权重，然后在NPU的机器上实现推理量化。
当前版本使用GPTQ量化仅支持W8A16 perchannel的量化形式，使用W8A16的量化不仅可以保证精度在可接受的范围内，同时也有一定的性能收益。 GPTQ W8A16量化支持的模型请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在GPU的机器上使用开源GPTQ量化工具GPTQ (huggingface
File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，详细介绍可以参见并行文件系统。 在ModelArts运行态的Notebook容器中，采用动态挂载特性，将OBS对象存储模拟成本地文件系统。其本质是通过挂载
实例规格 选择需要使用的规格。平台分配的资源规格包含了一定的系统损耗，实际可用的资源量小于规格标称的资源。实际可用的资源量可在资源池创建成功后，在详情页的“节点”页签中查看。 可用区 根据实际情况选择“随机分配”或“指定可用区”。可用区是在同一区域下，电力、网络隔离的物理区域。可用区之间内网互通，不同可用区之间物理隔离。
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 description 否 String 标注团队描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 workforce_name 否 String 标注团队的名称，1~64长度，只能包含字母、数字、中划线和下划线。 响应参数
task_type=1, description="label task") 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_name 是 String 标注任务的名称。 task_type 是 Integer 标注任务的类型。可选值如下： 0：图像分类 1：物体检测
6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Lite k8s Cluster。推荐使用“西南-贵阳一”Region上的资源和Ascend Snt9B。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
专属资源池驱动版本要求23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 支持的模型列表和权重文件 本方案支持vLLM的v0.6.3版本。不同vLLM版本支持的模型列表有差异，具体如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址 序号 模型名称 是否支持fp16/bf16推理
在ECS中创建ma-user和ma-group 在ModelArts训练平台使用的自定义镜像时，默认用户为ma-user、默认用户组为ma-group。如果在训练时调用ECS中的文件，需要修改文件权限改为ma-user可读，否则会出现Permission denied错误，因此需
Workforce objects 分页查询到的标注团队列表。 表4 Workforce 参数 参数类型 描述 create_time Long 标注团队的创建时间。 description String 标注团队的描述。 update_time Long 标注团队的更新时间。 worker_count
Integer 作业排队位置。 createTime Integer 作业创建时间。 gvk String 作业的k8s资源类型、分组和版本。 hostIps String 作业运行的节点IP列表，逗号分隔。 表5 resourceRequirement 参数 参数类型 描述 cpu String
45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4
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