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预置引擎命名格式如下： <训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda
预训练输出权重 |── tokenizers #tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer
预置引擎命名格式如下： <训练引擎名称_版本号>-[cpu | <cuda_版本号 | cann_版本号 >]-<py_版本号>-<操作系统名称_版本号>-< x86_64 | aarch64> 表4 训练作业支持的AI引擎 工作环境 系统架构 系统版本 AI引擎与版本 支持的cuda
operator String 键与值关系，当前只支持in。例如flavor_type in [CPU,GPU]。 表16 advanced_config 参数 参数类型 描述 auto_search auto_search object 超参搜索策略。
预训练输出权重 |── tokenizers #tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer
预训练输出权重 |── tokenizers #tokenizer目录，需要用户手动创建，后续操作步骤中会提示 |── Llama2-70B |── models #原始权重与tokenizer
加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。
加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放绝对或相对路径。请根据实际规划修改。 do_train true 指示脚本执行训练步骤，用来控制是否进行模型训练的。如果设置为true，则会进行模型训练；如果设置为false，则不会进行模型训练。
该字段必须与sort_by同时使用。 缺省值: desc 枚举值： asc：表示升序排列， desc：降序排列。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述 total Integer 总数。 count Integer 返回个数。
pip install -r /home/ma-user/work/models/official/cv/resnet/requirements.txt 图5 执行命令 云端调试与运行。 打开训练文件。
用户可通过与“feature”参数配合使用，指定作业运行使用自定义的Spark镜像。 -obs / --obs-bucket String 否 保存Spark作业的obs桶，需要保存作业时配置该参数。同时也可作为提交本地文件到resource的中转站。
realtime_visualization 输出的metrics信息是否需要实时展示 否 bool，默认为False visualization 是否呈现独立的可视化节点 否 bool，默认为True 对于输出的metrics文件，数据内容必须为标准的json数据，大小限制为1M，并且与当前支持的几种数据格式保持一致
算法依赖的是id为3f5d6706-7b67-408d-8ba0-ec08048c45ed的算法，该算法未定义inputs与outputs，规格选用的是gpu免费规格。
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