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并且已经预置了很多常用的安装包，用户无需花费过多的时间来配置环境即可使用。 ModelArts默认提供了一组预置镜像供开发使用，这些镜像有以下特点： 零配置，即开即用，面向特定的场景，将AI开发过程中常用的依赖环境进行固化，提供合适的软件、操作系统、网络等配置策略，通过在硬件上的充分测试，确保其兼容性和性能最合适。
算法管理中选择待发布的算法，单击“确认”。 填写“资产版本”。版本号格式为“x.x.x”。 设置“谁可以看”。 设置资产的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户”：表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可
据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'Pret
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数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'Pret
Schema数据类型说明 类型 描述 存储空间 范围 String 字符串 - - Short 有符号整数 2字节 -32768-32767 Int 有符号整数 4字节 -2147483648～2147483647 Long 有符号整数 8字节 -9223372036854775808～9223372036854775807
据集保存路径+数据集名称（例如：moss-003-sft-data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'Pret
数据集保存路径+数据集名称（例如：alpaca_gpt4_data）。 --tokenizer-type：tokenizer的类型，可选项有['BertWordPieceLowerCase'，'BertWordPieceCase'，'GPT2BPETokenizer'，'Pret
小。 blocksize系统默认为4096B，总共有三种大小：1024B、2048B、4096B。 创建文件越快，越容易触发（机制大概是：有一个缓存，这块大小和上面的1和2有关，目录下文件数量比较大时会启动，使用方式是边用边释放）。 程序运行过程中，产生了core文件，core文件占满了"/"根目录空间。
单击许可证类型后面的感叹号可以查看许可证详情。 说明： 部分许可证网站说明地址是海外网站，用户可能会因网络限制无法访问。 谁可以看 设置此数据集的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户”：表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可
源，可以将应用程序设计的更接近特定客户的要求，或满足不同地区的法律或其他要求。 可用区 一个可用区（AZ）是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
的输入分别在NPU（GPU）和CPU上执行算子，比较输出差异。预检最大的好处是，它能根据算子（API）的精度标准来比较输出结果并判定其是否有精度问题。预检工具使用包含以下三步：dump、run_ut以及api_precision_compare。基本步骤如下： 通过pip安装msprobe工具。
同的两个问题， 不能混为一谈。计算数值的近似性一定概率上会影响模型的收敛性，但是影响大模型收敛的原因是复杂且多样的，大模型本身也对计算差异有一定韧性，所以，不能简认地为计算过程的差异一定会导致模型收敛出现问题。算子的数值精度是计算过程的基础，通常认为算子精度问题是大模型精度问题的
文件系统一样操作数据集。 场景2：在Notebook中训练时，可直接使用挂载至Notebook容器中的数据集。 动态挂载OBS并行文件系统有什么限制 OBS提供两种桶，对象存储（对象桶）和并行文件系统PFS。 ModelArts的Notebook仅支持挂载OBS的并行文件系统，挂
e命令时），通过--configFile参数指定配置文件aoe_config.ini，配置文件通过aoe_mode参数指定调优模式。可选值有： “subgraph tuning”：子图调优。 “operator tuning”：算子调优。 “subgraph tuning, operator
delarts/outputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练，如果有模型文件，则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
delarts/outputs/train_url_0" train_url = args.train_url # 判断输出路径中是否有模型文件。如果无文件则默认从头训练，如果有模型文件，则加载epoch值最大的ckpt文件当做预训练模型。 if os.listdir(train_url):
考权限管理文档修改SFS Turbo权限。 图9 输入数据设置完成界面 设置训练输出路径：新建“output”文件夹设置为输出。（如果本地有output文件夹，无需新建） 只有文件夹下才支持新建文件夹，除项目根目录以外，其他文件夹需展开才能添加文件夹。 图10 新建文件夹 这里用
训练的模型部署上线。具体流程请参见图1。新版自动学习中，该流程可完全由Workflow进行承载，如图2。开发者可以通过Workflow进行有向无环图（Directed Acyclic Graph，DAG）的开发，整个DAG的执行就是有序的任务执行模板，依次执行从数据标注、数据集版
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