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Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
数据由于指定了ascend后端，Output的内容在显存中，通过tensor的get_data_to_numpy方法来获取，并将数据读取到内存中使用。 outputs = model.predict(inputs) outputs = [output.get_data_to_numpy()
资源池分为公共资源池与专属资源池。 公共资源池供所有租户共享使用。 专属资源池需单独创建，不与其他租户共享。 规格 选择规格，规格中描述了服务器类型、型号等信息，仅显示模型支持的资源。 计算节点个数 当计算节点个数大于1，将启动多节点分布式训练。详细信息，请参见分布式训练功能介绍。
“历史更新记录”：展示历史模型相关信息。 监控信息 展示当前服务的“资源统计信息”和“模型调用次数统计”。 “资源统计信息”：包括CPU、内存、GPU、NPU的可用和已用信息。 “模型调用次数统计”：当前模型的调用次数，从模型状态为“已就绪”后开始统计。（websocket服务不显示）
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。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。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epo
指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。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。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epo
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True；允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。开启时可能提升模型性能。报错则关闭。 --model ${container_model_path}：模型地址，模型格式是
在ModelArts的Notebook中，访问外网速度不稳定怎么办？ 为了方便AI开发者在使用Notebook时访问外部资源，ModelArts提供了一个免费的共享网络代理服务。借助这个代理，开发者可以更加便捷地下载所需的各类资源，助力开发工作的顺利进行。 由于该网络代理免费且共
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。 shm-size：共享内存大小。 ${container_name}：容器名称，进入容器时会用到，此处可以自己定义一个容器名称。 ${image_id}：镜像ID，通过docker
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
|── alpaca_gpt4_data.json # 微调数据文件 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账
描述 min_cpu String 最小CPU规格。 min_gpu String 最小GPU规格。 min_memory String 最小内存。 min_ascend String 最小Ascend规格。 表9 ModelParamsInfo 参数 参数类型 描述 protocol
├──install.sh #安装opencompass脚本 ├──vllm_api.py #启动vllm api服务器 ├──vllm.py #构造vllm评测配置脚本名字 ├──vllm_ppl.py #ppl精度测试脚本
指定每个设备的训练批次大小 gradient_accumulation_steps 8 可修改。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。取值可参考表1中梯度累积值列。 num_train_epochs 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epo
时，建议停止Notebook，避免产生不必要的费用。 创建Notebook时，如果选择使用云硬盘EVS存储配置，实例不删除，云硬盘EVS会一直收费，建议及时停止并删除Notebook，避免产品不必要的费用。 在创建Notebook时，默认会开启自动停止功能，在指定时间内停止运行Notebook，避免资源浪费。
PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True；允许分配器最初创建一个段，然后在以后需要更多内存时扩展它的大小。开启时可能提升模型性能。报错则关闭。 --chat-template：对话构建模板，可选参数。如： （1）llava ch
您也可以在该页签，“启动智能标注”或者查看“智能标注历史” 图4 标注进度 当系统中智能标注任务过多时，因免费资源有限，可能会出现排队的情况，导致作业一直处于“标注中”的状态。请您耐心等待，为确保您的标注作业能顺利进行，建议您避开高峰期使用。 智能标注完成后，“待确认”页面将呈现所有标注后的图片列表。
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