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max_length：模型的max_length。 dtype：为模型dtype，默认为bfloat16。 执行完成后，记得unset环境变量，否则会导致后续推理服务启动出错。 unset EAGLE_TARIN_MODE 执行完成后，如果used_npus>1，则需要将训练生成data数据重新分配为8
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String,Object>
请参考Lite Server资源开通，购买Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169.254.169.254），以防止容器获取宿主
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请
1”为构建的新镜像的SWR路径。“XXX”为鉴权时指定的profile。 注册新镜像 构建完成后，将新镜像注册到ModelArts镜像管理服务中，进而能够在ModelArts中使用该镜像。 有两种方式来注册镜像。 方式一：使用ma-cli image register命令来注册镜
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward Step2 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} Step3 启动容器镜像 启动容器镜像
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String,Object>
dataset：数据集 obs：OBS swr：SWR model_list：AI应用列表 label_task：标注任务 service：在线服务 conditions 否 Array of Constraint objects 数据约束条件。 value 否 Map<String,Object>
local/etc/jupyter/jupyter_notebook_config.py 在打开的juputer_notebook_config.py中，增加以下代码后按ESC退出然后输入:wq保存。 c.ServerProxy.servers = { 'grafana': { 'command':
模型部署的实例数，即计算节点的个数。 model_id 否 String 模型ID。 specification 否 String 在线服务的资源规格。详见部署服务 weight 否 Integer 权重百分比，分配到此模型的流量权重；仅当infer_type为real-time时需要配置，多个权重相加必须等于100。
调用 模型基类NewBertForXXX：该类承自NewBertPreTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswerin
如果训练数据保存在Notebook中，则将其打包成zip文件并上传到指定的obs_path中； 将训练作业提交到ModelArts训练服务中，训练作业会使用当前Notebook的镜像来执行训练作业； 训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中，日志上传到log_url指定的位置中。
在使用ModelArts数据管理的功能前，需要先完成以下准备工作。 用户在使用数据管理的过程中，ModelArts需要访问用户的OBS等依赖服务，需要用户进行在“权限管理”页面中进行委托授权。具体操作参考使用委托授权（推荐）。 数据标注功能仅在以下Region支持：华北-北京四、华
conf sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward 步骤二 获取训练镜像 建议使用官方提供的镜像部署训练服务。镜像地址{image_url}参见镜像地址获取。 docker pull {image_url} 步骤三 启动容器镜像 启动容器镜像前请
wf.AlgorithmParameters(name="save_model_secs", value=wf.Placeholder(name="save_model_secs", placeholder_type=wf.PlaceholderType.INT, default=60
当训练作业使用完成或不再需要时，调用删除训练作业接口删除训练作业。 前提条件 已获取IAM的EndPoint和ModelArts的EndPoint。 确认服务的部署区域，获取项目ID和名称、获取账号名和ID和获取用户名和用户ID。 已准备好PyTorch框架的训练代码，例如将启动文件“test-pytorch
/scripts_modellink/install.sh; sh ./scripts_modellink/llama2/0_pl_sft_13b.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendFactory;
鼠标移动至节点名称上，复制需要退订的实例ID。 图3 复制实例ID Server购买订单里绑定的资源ID为Server ID，与Server产品所封装的BMS/ECS ID不同，若要退订Server，需要在ModelArts控制台的“资源管理 > AI专属资源池 > 弹性节点Server”中查询对应ID。
资源池的驱动信息。 controlMode Integer 资源池的受限状态。可选值如下： 0：代表不受限 1：转包周期受限 2：规格变更受限 4：服务受限 8：冻结 16：公安冻结（不可退订） 另外状态是可以叠加的，比如9代表转包周期受限+冻结状态。 表8 resources 参数 参数类型
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