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准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
配置Standard专属资源池可访问公网 场景介绍 当您使用专属资源池创建作业时（如训练作业），如果需要作业运行过程中需要专属资源池访问外网，可打通VPC的方式，使得专属资源池和已绑定EIP的弹性云服务器处于同一VPC内，实现专属资源池访问外网。 前提条件 已拥有需要部署SNAT的弹性云服务器。
ModelArts支持设置子账号的细粒度权限、不同工作空间之间资源隔离。ModelArts工作空间帮您实现项目资源隔离、多项目分开结算等功能。 如果你开通了企业项目管理服务的权限，可以在创建工作空间的时候绑定企业项目ID，并在企业项目下添加用户组，为不同的用户组设置细粒度权限供组里的用户使用。
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
准备镜像 准备大模型推理适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像版本 本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 基础镜像 swr.cn-southwest-2
/maas-test/news/out 超参设置 迭代步数/Iterations 设置模型参数/权重更新的次数。在调优过程中，每一个Iterations会消耗32条训练数据。 参见表3 学习率/learning_rate 设置每个迭代步数（iteration）模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模
S桶名称）。 “启动文件”：选择代码目录下上传的训练脚本“train.py”。 “输入”：单击“增加训练输入”，设置训练输入的“参数名称”为“data_url”。设置数据存储位置为您的OBS目录，例如 “/test-modelarts-xx/pytorch/mnist-data/
操作失败的错误信息。 success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下： true：执行成功 false：执行失败 请求示例 创建数据集标签。设置标签名称为“Cat”，物体检测标签的默认形状为“bndbox”。 { "labels" : [ { "name" : "Cat"
定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 创建Workflow定时调度。设置类型为“time”，动作为“run”，调度策略on_failure为“retry”、on_running为“cancel”。 POST h
状态码： 200 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 task_id String 团队标注任务ID。 请求示例 创建团队标注任务。设置任务名称为“task-eb17”，同步更新新增数据为“false”，团队标注任务是否同步智能标注结果为“false”。 { "task_name"
准备镜像 准备训练Llama2-13B模型适用的容器镜像，包括获取镜像地址，了解镜像中包含的各类固件版本，配置Standard物理机环境操作。 镜像地址 本教程中用到的训练的基础镜像地址和配套版本关系如下表所示，请提前了解。 表1 基础容器镜像地址 镜像用途 镜像地址 配套版本 训练基础镜像
配置。 表1 部署模型服务 参数 说明 服务设置 服务名称 自定义部署模型服务的名称。 支持1~64位，以中文、大小写字母开头，只包含中文、大小写字母、数字、中划线、下划线的名称。 描述 部署模型服务的简介。支持256字符。 模型设置 部署模型 单击“选择模型”，从“我的模型”列表中选择需要部署的模型。
过条件筛选出需要的数据，导出到AI Gallery。用户可以通过任务历史查看数据导出的历史记录。发布到AI Gallery中的数据集，可以设置是否公开，将数据集公开给其他人使用。 目前只有“图像分类”、“物体检测”、“图像分割”类型的数据集支持导出功能。 “图像分类”只支持导出txt格式的标注文件。
role 是 Integer 成员角色。可选值如下： 0：标注人员 1：审核人员 2：团队管理员 响应参数 无 请求示例 创建标注团队的成员。设置成员角色为“2”，即团队管理员角色。 { "emails" : "xxx@xxx.com", "description" : ""
状态码： 201 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 workforce_id String 标注团队的ID。 请求示例 创建标注团队。设置标注团队名称为“team-123”。 { "workforce_name" : "team-123", "description"
ow"...... 原因分析 当模型名称包含下划线时，下划线涉及转义处理。 处理方法 需要在请求中增加exact_match参数，且参数值设置为true，确保model_name返回值正确。 父主题： 模型管理
表7 响应Body参数 参数 参数类型 描述 version_id String 数据处理任务的版本ID。 请求示例 创建数据校验任务的版本。设置任务名称为“PRE-e77c”。 { "name" : "PRE-e77c", "inputs" : [ { "type"
resource_requirements Array of resource_requirements objects 算法资源约束，可不设置。设置后，在算法使用于训练作业时，控制台会过滤可用的公共资源池。 advanced_config advanced_config object
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