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userdata 否 String 创建服务器时，用户自己定义数据。 hps_cluster_id 否 String 超节点集群网络信息，仅创建超节点需要该参数。 表3 ChargingInfo 参数 是否必选 参数类型 描述 charging_mode 是 String 付费类型。枚举值如下：
56 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb =
true：检测数据集中正在运行（包括初始化）的任务 false：不检测数据集中正在运行的任务（默认值） running_task_type 否 Integer 指定需要检测的正在运行任务（包括初始化）的类型。可选值如下： 0：自动标注 1：预标注 2：导出任务 3：切换版本 4：导出manifest 5：导入manifest
WorkflowParameter objects 参数。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 需要的数据。 表3 ExecutionActionPolicy 参数 是否必选 参数类型 描述 rerun_steps 否 Array of strings
true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data
66 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb =
batch等功能，能够提高GPU的使用率，改善推理服务的性能。 当从第三方推理框架迁移到使用ModelArts推理的模型管理和服务管理时，需要对原生第三方推理框架镜像的构建方式做一定的改造，以使用ModelArts推理平台的模型版本管理能力和动态加载模型的部署能力。本案例将指导用
作业卡死。 系统预置了卡死检测的环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME=30”，表示30分钟内进程IO无变化则判定作业卡死。如果需要修改卡死检测时间，则可以修改环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME”的值，具体操作指导请参见管理训练容器环境变量。 由于检测规则
69 MiniCPM-v2 √ x x x x https://huggingface.co/HwwwH/MiniCPM-V-2 注意：需要修改源文件site-packages/timm/layers/pos_embed.py，在第46行上面新增一行代码，如下： posemb =
delete_whitelist_users 编写工作流代码示例 以图像分类为例，阐述机器学习端到端场景的完整开发过程，主要包括数据标注、模型训练、服务部署等过程。您需要准备如下算法和数据集。 准备一个图像分类算法（或者可以直接从AI Gallery搜索订阅一个“图像分类-ResNet_v1_50”算法）。
指定每一页展示作业参数的总量，默认为10，“per_page”可选的范围为[1，1000]。 page 否 Integer 指定要查询页的索引。 如果需要分页，请设置“page”参数值为“1”。 默认“page”参数值为“0”，不支持分页。 请求消息 无。 响应消息 响应参数如表3所示。 表3
get_tokenized_data()中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。
get_tokenized_data()中调用self._filter方法处理每一个sample self._filter在基类中未定义，需要各个子类针对目标数据集格式进行实现 所有handler依据实际数据集实现self._filter方法，处理原始数据集中的单一sample，其余方法复用基类的实现。
指定查询的排序顺序。可选值如下： asc：递增排序 desc：递减排序（默认值） running_task_type 否 Integer 指定需要检测的正在运行任务（包括初始化）的类型。可选值如下： 0：自动标注 1：预标注 2：导出任务 3：切换版本 4：导出manifest 5：导入manifest
publishing failed, please provide template label. 模板发布失败，请提供模板标签 模型标签字段为空，需要填写值。 400 ModelArts.3034 Template model failed to be published, template
true：导出图片到版本输出目录 false：不导出图片到版本输出目录（默认值） extract_serial_number Boolean 发布时是否需要解析子样本序号，用于医疗数据集。可选值如下： true：解析子样本序号 false：不解析子样本序号（默认值） include_dataset_data
String 工作空间ID。 data_requirements Array of DataRequirement objects Workflow需要的数据。 data Array of Data objects Workflow包含的数据。 parameters Array of WorkflowParameter
和单机单卡训练相比， 单机多卡训练只需在预训练脚本中设置多卡参数相关即可， 其余步骤与单机单卡相同。 当前选择GPU裸金属服务器是8卡， 因此需要在预训练脚本中调整如下参数： GPUS_PER_NODE=8 调整全局批处理大小（global batch size）、微批处理大小（micro
工作空间ID。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects Workflow需要的数据。 data 否 Array of Data objects Workflow包含的数据。 parameters 否 Array of
object 自定义资源规格配置，仅当specification配置为custom时返回。 envs Map<String,String> 运行模型需要的环境变量键值对。 specification String 资源规格，例如：modelarts.vm.cpu.2u/modelarts.vm
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