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ata.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更
径。“输出路径”不能与“保存路径”为同一路径，且“输出路径”不能是“保存路径”的子目录。 图1 导出新数据集 数据导出成功后，您可以前往您设置的保存路径，查看到存储的数据。当导出方式选择为新数据集时，在导出成功后，您可以前往“数据集”列表中，查看到新的数据集。 在“数据集概览页”
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
arts/user-job-dir/code/train.py”。可通过以下方式使用指定的“conda env”启动训练： 方式一：为镜像设置正确的“DEFAULT_CONDA_ENV_NAME”环境变量与“ANACONDA_DIR”环境变量。 ANACONDA_DIR=/home/ma-user/anaconda3
如果只测试推理功能和性能，不需要此json文件，此时scale系数默认为1，但是可能会造成精度下降。 per-tensor+per-head静态量化场景 如需使用该场景量化方法，请自行准备kv-cache量化系数，格式和per-tensor静态量化所需的2. 抽取kv-cache量化系数生成的json文件一致，只
通过专属资源池详情页面，规格页签，查看专属资源池磁盘信息。当服务部署失败，提示磁盘空间不足时，请参考服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 图2 查看专属资源池磁盘信息 创建AI应用 使用大模型创建AI应用，选择从对象存储服务（OBS）中导入，需满足以下参数配置： 采用自定义引擎，开启动态加载
必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时存放目录绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 template qwen 必须修改。用于指定模板。如果设置为"qwen"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/w
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
将被一并删除。 其中，“角色”支持“Labeler”、“Reviewer”和“Team Manager”，“Team Manager”只能设置为一个人。 需要注意的是：目前不支持从标注任务中删除labeler。labeler的标注必须通过审核后，才能同步到最终结果，不支持单独分离操作。
V1版本修改：file_io._NUMBER_OF_PROCESSES=1 V2版本修改：可以 file_io._LARGE_FILE_METHOD = 1，将模式设置成V1然后用V1的方式修改规避，也可以直接file_io._LARGE_FILE_TASK_NUM=1。 复制文件夹时可采用： mox.file
ool_name}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 nodepool_name 是 String 节点池名称。
ool_name}/nodes 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 资源池名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue
/v1/{project_id}/resourceflavors 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 continue 否 String 分页查询时上一页位置。
在ModelArts Studio左侧导航栏中，选择“模型部署”进入服务列表。 选择“我的服务”页签。 选择模型服务，单击操作列的“更多 > 设置QPS”，在弹窗中修改数值，单击“提交”启动修改任务。 图1 修改QPS 在我的服务列表，单击服务名称，进入服务详情页，可以查看修改后的QPS是否生效。
前支持“按节点比例”和“按实例数量”两种滚动方式。 按节点比例：每批次驱动升级的实例数量为“节点比例*资源池实例总数”。 按实例数量：可以设置每批次驱动升级的实例数量。 对于不同的升级方式，滚动升级选择实例的策略会不同： 如果升级方式为安全升级，则根据滚动节点数量选择无业务的节点，隔离节点并滚动升级。
规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 并行参数设置 规格与节点数 1 llama2 llama2-7b SEQ_LEN=4096 TP(tensor model
数据源”，将OBS中的数据重新同步至ModelArts中。 检查OBS的访问权限 如果OBS桶的访问权限设置无法满足训练要求时，将会出现训练失败。请排查如下几个OBS的权限设置。 当前账号具备OBS桶的读写权限（桶ACLs） 进入OBS管理控制台，选择当前自动学习项目使用的OBS桶，单击桶名称进入概览页。
行推理业务，2张卡运行的情况下，推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K，此处的单位K是1024，即16*1024。 测试方法：gpu-memory-utilization为0.9下，以4k、8k、16k递增max-model-len，直至达到能执行静态bench
行推理业务，2张卡运行的情况下，推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K，此处的单位K是1024，即16*1024。 测试方法：gpu-memory-utilization为0.9下，以4k、8k、16k递增max-model-len，直至达到能执行静态bench
行推理业务，2张卡运行的情况下，推荐的最大序列max-model-len长度最大是16K，此处的单位K是1024，即16*1024。 测试方法：gpu-memory-utilization为0.9下，以4k、8k、16k递增max-model-len，直至达到能执行静态bench
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