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类型，可以在列表的右上角单击“选择当前页”，则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中，单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一（已存在标签）：单击“标签”下方的文本框，在快捷键下拉列表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称，然后单击“确定”。
问题4：Error waiting on exit barrier错误 错误截图： 报错原因：多线程退出各个节点间超时时间默认为300s，时间设置过短。 解决措施： 修改容器内torch/distributed/elastic/agent/server/api.py文件参数： vim
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
|──llm_tools # 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
地址。 out_file_name：输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀 字段名称 （可设置为None，此时预训练数据集只有 input output 两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。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 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。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 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。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 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro
String 模型来源的类型，当前仅可取值auto，用于区分通过自动学习部署过来的模型（不提供模型下载功能）；用户通过训练作业部署的模型不设置此值。默认值为空。 model_type 是 String 模型类型，取值为：TensorFlow/MXNet/Spark_MLlib/S
地址。 out_file_name：输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀 字段名称 （可设置为None，此时预训练数据集只有 input output 两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入
地址。 out_file_name：输出的sharegpt格式文件地址。 prefix_name：预训练json文件的前缀 字段名称 （可设置为None，此时预训练数据集只有 input output 两段）输入前缀，（例如：您是一个xxx专家,您需要回答下面问题） input_name：预训练json文件的指令输入
清理镜像构建缓存 （只支持ModelArts Notebook里使用）。 debug 在ECS上调试SWR镜像是否能在ModelArts Notebook中使用 （只支持已安装docker环境的ECS）。 使用ma-cli image get-template命令查询镜像构建模板 m
session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。 offset 否 Integer 查询作业的偏移量，最小为0。例如设置为1，则表示从第二条开始查。 limit 否 Integer 查询作业的限制量。最小为1，最大为50。 sort_by 否 String
其中，加粗的斜体字段需要根据实际值填写： ma_endpoint为ModelArts的终端节点。 project_id为用户的项目ID。 “X-Auth-Token”的值是上一步获取到的Token值。 返回状态码“200”，响应Body如下所示： { "total_count": 2, "flavors":
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
String 执行的时长。 events Array of strings 执行的事件。 labels Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
企业项目 创建开发环境实例 POST /v1/{project_id}/notebooks modelarts:notebook:create ecs:serverKeypairs:create swr:repository:getNamespace swr:repository:listNamespace
文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； # 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中设置环境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"]
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。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标志更改
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。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标志更改
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