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象。 处理方法 第二次增量训练设置的epochs数值需要大于第一次常规训练设置的epochs数值。 举例：对一个已经完成的训练作业（假设训练了50个epochs），想要训练更多的epochs（追加30个epochs），假设上一个训练作业的输出目录为“obs://my_bucket
Boolean 操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 创建数据集标签。设置标签名称为“Cat”，物体检测标签的默认形状为“bndbox”。 { "labels" : [ { "name" : "Cat", "property"
定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 创建Workflow定时调度。设置类型为“time”，动作为“run”，调度策略on_failure为“retry”、on_running为“cancel”。 POST https://{endpoint}/v2/{proje
参数类型 描述 task_id String 团队标注任务ID。 请求示例 创建团队标注任务。设置任务名称为“task-eb17”，同步更新新增数据为“false”，团队标注任务是否同步智能标注结果为“false”。 { "task_name" : "task-eb17", "synchronize_data"
中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 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
print(resp.text) “body”中的参数名由在线服务的输入参数决定，需要和“类型”为“string”的输入参数“名称”保持一致。此处以“image”为例。“body”中的base64_data值为string类型。 方式二：使用Java语言发送预测请求 下载Java SDK并在开
中创建文件夹model/llama-2-13b-hf。 利用OBS Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 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
并且执行“nvidia-smi”也明显变很卡顿。 原因分析 根据现象描述可能出现了nvidia-smi D+进程。 "D+"表示进程状态为"Uninterruptible Sleep (usually IO)"，即进程正在等待I/O操作完成，此时无法被中断。 在正常情况下，nv
SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 key_pair_names 否 Array of strings SSH密钥对名称，可以在云服务器控制台（ECS）“密钥对”页面创建和查看。 表4 CustomHooks 参数 是否必选 参数类型 描述 container_hooks 否 ContainerHooks
String 账号ID name String 账号名 请求示例 创建Notebook实例。设置实例规格为“modelarts.vm.cpu.2u”，存储类型为“EVS”，资源所属为“MANAGED”，存储容量为50G。 { "name" : "notebooks_test", "feature"
数据源所在路径。可选值如下： 如果type是OBS，source为OBS路径。 如果type是TASK，source为任务ID。 如果type是DATASET，source为数据集ID。 如果type是CUSTOM且是资源租户调用，source为真实用户的project_id, 否则不需要这个字段。
16,32 # 设置动态分档的档位，根据实际情况设置，另外请不要设置档位1(DeepSeek V2 236B W8A8 模型建议最大设置4个档位) export VLLM_ENGINE_ITERATION_TIMEOUT_S=1500 # 设置vllm请求超时时间(DeepSeek
称）。 “启动文件”：选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”：单击“增加训练输入”，设置训练输入的“参数名称”为“data_url”。设置数据存储位置为您的OBS目录，例如 “/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-data/”（t
w"...... 原因分析 当模型名称包含下划线时，下划线涉及转义处理。 处理方法 需要在请求中增加exact_match参数，且参数值设置为true，确保model_name返回值正确。 父主题： 模型管理
、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 代码目录 benchmark工具脚本存放在代码
、性能对比、下游任务评测、loss和下游任务对比能力。对比结果以excel文件呈现。方便用户验证发布模型的质量。所有配置都通过yaml文件设置，用户查看默认yaml文件即可知道最优性能的配置。 目前仅支持SFT指令监督微调训练阶段。 准备工作 参考benchmark-准备工作，开
成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 emails 是 String 团队成员的邮箱。 role 是 Integer 成员角色。可选值如下： 0：标注人员 1：审核人员 2：团队管理员 响应参数 无 请求示例 创建标注团队的成员。设置成员角色为“2”，即团队管理员角色。
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 是 String 标注团队名称，名称只能包含字母、数字、下划线和中划线，长度为1-64位。 响应参数 状态码： 201 表3 响应Body参数
云上挂载路径 Notebook中挂载SFS后，SFS默认在“/home/ma-user/work”路径下。在创建训练作业时，设置SFS Turbo的“云上挂载路径”为“/home/ma-user/work”，使得训练环境下SFS也在“/home/ma-user/work”路径下。 ln
host：与起服务的host保持一致，比如起服务为0.0.0.0，host设置也为0.0.0.0。 service_port：服务端口，与启动服务时的端口保持，比如8080。 max_out_len：在运行类似mmlu、ceval等判别式回答时，max_out_len建议设置小一些，比如16。在运行h
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