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ormer.git 修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。 修改data文件夹下imagenet22k_dataset.py，把第28行：print("ERROR IMG LOADED: ", path) 注释掉。 修改data文件夹下的build
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。
1200 必须修改。指定的输入数据集中数据的总数量。更换数据集时，需要修改。 EPOCH 5 表示训练轮次，根据实际需要修改。一个Epoch是将所有训练样本训练一次的过程。 TRAIN_ITERS SN / GBS * EPOCH 非必填。表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SEED
只需要保证账户余额充足即可。 专属资源池在到期前续费成功，所有资源得以保留，且ModelArts使用不受影响。专属资源池到期后的状态说明，请参见到期后影响。 续费相关的功能 包年/包月专属资源池续费相关的功能如表1所示。 表1 续费相关的功能 功能 说明 手动续费 包年/包月专属
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。 algorithm_id 是 String 算法ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为2e5451fe-913f-4492-821a-2981031382f7的算法为例。
/v1/{project_id}/workspaces 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 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为'0'。
制为[0, 256]。 响应参数 无 请求示例 如下以修改uuid为3faf5c03-aaa1-4cbe-879d-24b05d997347的训练作业为例。修改成功后再调用查询训练作业接口即可看到description已被修改。 PUT https://endpoint/v2/{
新增一条运行记录。 用户可以单击Workflow详情页中任一节点查询节点运行状况。包括节点的属性（节点的运行状态、启动时间以及运行时长）、输入位置与输出位置以及参数（数据集的标注任务名称）。 图4 查看节点运行情况 父主题： 管理Workflow
如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改 Step3 启动训练脚本 启动训练前需修改启动训练脚本demo.sh 内容。具体请参考•修改启动脚本。 对于falcon-11B训练任务开始前，需手动替换tokenizer中的config.json，具体请参见falcon-11B模型。 修改完yaml配置文
文件说明 “inference.py” 必选文件，推理脚本文件，定义了自定义模型的推理处理方式，包含初始化推理（init）和输入输出（call函数）。代码示例请参见inference.py示例。 如果推理脚本里使用了其他脚本文件，则必须一起打包在gallery_inference文件夹里上传，否则会导致推理失败。
string，默认为'ucb'，可能取值还有'ei'、'poi'，一般不建议用户修改 kappa 采集函数ucb的调节参数，可理解为上置信边界 float，一般不建议用户修改 xi 采集函数poi和ei的调节参数 float，一般不建议用户修改 TPE算法 TPE算法全称Tree-structured
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 workspaceId 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。
如需其他配置参数，可参考表1按照实际需求修改。 Step3 启动训练脚本 修改完yaml配置文件后，启动训练脚本。模型不同最少NPU卡数不同，NPU卡数建议值可参考表1。 修改启动脚本demo.sh 进入代码目录{work_dir}/llm_train/LLaMAFactory下修改启动脚本，其中{w
超参搜索功能。 在0代码修改的基础下，实现算法模型的超参搜索。需要完成以下步骤： 准备工作 创建算法 创建训练作业 查看超参搜索作业详情 准备工作 数据已完成准备：已在ModelArts中创建可用的数据集，或者您已将用于训练的数据集上传至OBS目录。 请准备好训练脚本，并上传至O
”。在弹出的“导出”对话框中，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。 “数据来源”：选择新数据集。 “名称”：新数据集名称。 “保存路径”：表示新数据集的输入路径，即当前数据导出后存储的OBS路径。 “输出路径”：表示新数据集的输出路径，即新数据集在完成标注后输出的路径。“输出路径”不能与“保存
me}/workloads 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 作业所属的命名空间。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 type
"mix"]: AttributeError: "NoneType" object has no attribute 'get'; A：说明输入的权重中缺少metadata字段，需安装更新transformers版本（>=4.48.2） 父主题： 准备权重
指令微调数据：数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。
pem: No such file or directory”如何解决？ 问题现象 原因分析 密钥文件不存在于该路径下，或者该路径下密钥文件名被修改。 解决方法 重新选择密钥路径。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
在ModelArts中物体检测标注时能否自定义标签？ 可以通过修改数据集给标签添加自定义属性来设置一些自定义的属性。 图1 修改数据集 父主题： Standard数据准备
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