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图1 创建抽样条件 表6 创建抽样条件参数表 参数 说明 变量名称 数据来源于ID生成器定义的业务对象码，定义的质检条件对象。 条件 （>=、<、<=、=、>）X AND （>=、<、<=、=、>）Y，X、Y由用户配置。 描述 条件的描述。 单击“保存”。
管理禁用资产 当用户不再使用某些组件、库或桥接器时，可在AstroZero环境配置中禁用相应资产。资产禁用后，可在此处查看、启用或删除已禁用的资产。 管理禁用资产 在AstroZero服务控制台，单击“进入首页”，进入应用开发页面。 在页面左上方单击，选择“环境管理 > 环境配置”
管理页面模板 AstroZero支持用户将高级页面发布为页面模板，便于后续复用，减少重复开发，提高交付效率。在页面模板管理中，可以管理该账号下所有用户创建的高级页面模板。 管理页面模板 在AstroZero服务控制台，单击“进入首页”，进入应用开发页面。 在页面左上方单击，选择“环境管理
绑定目标服务到应用网关 为应用网关绑定目标服务，以便网关获取组件微服务地址。 操作步骤 为准备资源时创建的应用网关创建服务来源，请参考创建服务来源。 服务来源参数请参考下表进行设置。 参数名称 参数说明 来源类型 目标服务的来源，选择“CSE ServiceComb引擎”。 来源名称
如何将Java或者Tomcat应用打包成压缩包用于虚拟机部署方式部署组件？ 使用虚拟机部署方式部署组件时，ServiceStage支持将Java或者Tomcat应用打包成zip或者tar.gz压缩包用于部署。 应用压缩包内目录总体结构说明 Java应用压缩包示例：https://github.com
状态码 描述 200 操作成功。
查看监控服务已开发的业务报表 服务所有人员可以在“业务报表”页面查看已配置的业务报表，通过业务报表对业务进行监控。 查看业务报表 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。 单击，选择“运维 > 监控服务（ServiceInsight）”。 选择左侧导航栏的“监控 >
将已归档的弹性云服务器主机恢复至可用状态 弹性云服务器主机长时间不使用会进入到归档状态，归档状态即一种暂时回收的状态。恢复主机状态可以将已归档主机恢复到可用状态。 前提条件 已获取基础运维岗位权限或运维管理员权限，权限申请操作请参见申请权限。 恢复主机状态 进入AppStage运维中心
在JupyterLab中创建定时任务 ModelArts Notebook支持创建定时任务。本文档介绍了如何创建定时任务、一键运行Notebook文件，从而提高工作效率。 功能亮点 一键运行：允许用户一键运行Notebook文件，无需逐个执行Cell。 定时任务调度：允许用户设置定时执行代码块的时间和频率
在Workflow中使用大数据能力（DLI/MRS） 功能介绍 该节点通过调用MRS服务，提供大数据集群计算能力。主要用于数据批量处理、模型训练等场景。 应用场景 需要使用MRS Spark组件进行大量数据的计算时，可以根据已有数据使用该节点进行训练计算。 使用案例 在华为云MRS
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38
使用SmoothQuant量化工具转换权重 SmoothQuant(W8A8)量化方案能降低模型显存以及需要部署的卡数。也能同时降低首token时延和增量推理时延。支持SmoothQuant(W8A8)量化的模型列表请参见支持的模型列表和权重文件。 本章节介绍如何在Notebook
训练的数据集预处理说明 以 llama2-13b 举例，使用训练作业运行：0_pl_pretrain_13b.sh 训练脚本后，脚本检查是否已经完成数据集预处理。 如果已完成数据集预处理，则直接执行预训练任务。若未进行数据集预处理，则会自动执行 scripts/llama2/1_preprocess_data.sh
使用AWQ量化工具转换权重 AWQ(W4A16)量化方案能显著降低模型显存以及需要部署的卡数。降低小batch下的增量推理时延。支持AWQ量化的模型列表请参见表1。 本章节介绍如何在Notebook使用AWQ量化工具实现推理量化，量化方法为per-group。 Step1 模型量化
发布已定义的流程服务编排 发布流程服务编排 登录流程引擎。 在左侧导航栏中，选择“流程编排服务 > 流程服务编排”，进入“流程服务编排”页面。 在“流程服务编排”页面，您可以通过如下方式发布流程服务编排。 单个发布：在“服务状态”为“草稿”的流程服务编排所在行，单击。 图1 单个发布流程服务编排
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
录制Profiling Ascend PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率
SFT全参微调训练任务 步骤一 上传训练权重文件和数据集 如果在准备代码和数据阶段已经上传权重文件和数据集到容器中，可以忽略此步骤。 如果未上传训练权重文件和数据集到容器中，具体参考上传代码和权重文件到工作环境和上传数据到指定目录章节完成。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作
训练tokenizer文件说明 在训练开始前，需要针对模型的tokenizer文件进行修改，不同模型的tokenizer文件修改内容如下，您可在创建的Notebook中对tokenizer文件进行编辑。 Yi模型 在使用Yi模型的chat版本时，由于transformer 4.38
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
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