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储训练模型等相关文件。 训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。 参数填写完成，单击“创建项目”。 步骤五：运行工作流 项目完成创建之后，会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是： 观察数据标注节点，待数据标注节点变为
储训练模型等相关文件。 训练规格：根据您的实际需要选择对应的训练规格。 参数填写完成，单击“创建项目”。 步骤五：运行工作流 项目完成创建之后，会自动跳转到新版自动学习的运行总览页面。同时您的工作流会自动从数据标注节点开始运行。您需要做的是： 观察数据标注节点，待数据标注节点变为
--tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。 --load-dir：加载转换模型权重路径。 --save-dir
在数据标注页面，单击未标注页签，在此页面中，您可以单击添加图片，或者增删标签。 如果增加了图片，您需要对增加的图片进行重新标注。如果您增删标签，建议对所有的图片进行排查和重新标注。对已标注的数据， 也需要检查是否需要增加新的标签。 在图片都标注完成后，单击右上角“开始训练”，在“训练设置”中，在“
购买Lite专属池 k8s Cluster资源配置 若已完成集群资源购买和开通，则需要对网络、存储、容器镜像等内容进行配置。请参考k8s Cluster环境配置详细流程。 kubectl访问集群配置 本步骤需要在节点机器，对kubectl进行集群访问配置。 首先进入已创建的CCE集群控
即可添加子网（上限10个）。 如果需要使用打通VPC的方式实现专属资源池访问公网，由于要访问的公网地址不确定，一般是建议用户在VPC中创建SNAT。此场景下，在打通VPC后，专属资源池中作业访问公网地址，默认不能转发到用户VPC的SNAT，需要提交工单联系技术支持在专属资源池VP
2000行代码。4个中等复杂度算子，基于C++开发，平均每个自定义算子约500行代码。 - 动态shape 是否需要支持动态shape。 例如：需要动态Shape，需要动态Shape的模型有ResNet-50、YOLOv5。 - 参数类型（FP32/FP16） FP32还是FP16混合，判断精度调优难度。
成后，需要开启远程连接时，则可以在Notebook的实例详情页打开SSH的配置信息开关；如果用户设置了允许远程连接Notebook的白名单IP地址，当需要更换一个IP地址远程连接Notebook实例时，则可以在Notebook的实例详情页修改白名单IP地址；如果子用户需要启动别人
作API的权限。 Token可通过调用获取用户Token接口获取，调用本服务API需要project级别的Token，即调用获取用户Token接口时，请求body中“auth.scope”的取值需要选择“project”，请求示例如下所示。 在构造请求中以调用获取用户Token接口为例说明了如何调用API。
”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚
”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚
”文件夹下。如果用户需要修改，可添加并自定义该变量。 CONVERT_MG2HF TRUE 训练完成的权重文件默认不会自动转换为Hugging Face格式权重。如果需要自动转换，则在运行脚本添加变量CONVERT_MG2HF并赋值TRUE。如果用户后续不需要自动转换，则在运行脚
"APIG.0303" 该报错需要检查请求头Headers参数中X-Apig-AppCode参数的值是否填错。 报错信息 "error_msg": "Backend unavailable", "error_code": "APIG.0202" 该报错信息需要检查dispatcher实例是否正常。
数据标注参数配置 labeling_input：选择预先创建的数据集即可，版本可以不用选择。 task_name：填写需要创建的标注任务名称即可。 说明： 首次运行需要配置，会自动创建新的标注任务，后续不建议进行修改，使用同一个标注任务进行数据标注。 图像分类训练参数配置 算法超参相
间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。
#原始权重及tokenizer目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示 ├── llama2-13b-hf |── tokenizers #tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示
Gallery的“数据”中，可以查找并下载满足业务需要的数据集。也可以将自己本地的数据集发布至AI Gallery中，共享给其他用户使用。 “资产集市 > 算法”：共享了算法。 AI Gallery的算法模块支持算法的共享和订阅。在AI Gallery的“算法”中，可以查找您想要的算法，订阅满足业务需要的资产，最后推
间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker exec -it ${container_name} bash 上传代码和数据到宿主机时使用的是root用户，此处需要执行如下命令统一文件属主为ma-user用户。
部分运行Workflow节点，首先在新开发Workflow时，需要预先定义好部分运行场景。具体流程如下： 通过SDK创建工作流时，预先定义好部分运行场景，具体可参考在Workflow中指定仅运行部分节点。 在配置工作流时，打开“部分运行”开关，选择需要执行的部分运行场景，并填写完善相关节点的参数。
“版本选择”：在右侧下拉框中选择进行对比的版本。也可以只选择一个版本。 “类型”：选择需要分析的类型。支持“all”、“train”、“eval”和“inference”。 “数据特征指标”：在右侧下拉框中勾选需要展示的指标。详细指标说明请参见支持分析指标及其说明。 选择完成后，页面将自动
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