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当前仅支持配置允许策略的权限（即以上“策略内容”中的“Effect”只能配置为“Allow”），请勿配置拒绝策略的权限。 Condition参数必须使用“StringEqualsIfExists”字段，对应可视化视图为勾选“如果存在”的开关。 图1 “如果存在”的开关 以上代码中的"<
URL。如：“/usr/data/”。 不可与data_source或者dataset_id/dataset_version_id同时出现，但必须有其一。 dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID。应与dataset_version_id同时出现，但不可与data
GLMv4 glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明： glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 22 mistral mistral-7b https://huggingface
ASCEND_LAUNCH_BLOCKING comparison模块介绍 当同时指定目标集群profiling和标杆集群profiling或者目标集群内部存在快慢卡时，advisor会针对计算和下发性能存在差异的卡（快慢卡）进行算子级的对比。 如下图所示，当分析时显式指定了标杆集群profiling数据，advis
URL。如：“/usr/data/”。 不可与data_source或者dataset_id/dataset_version_id同时出现，但必须有其一。 dataset_id 否 String 训练作业的数据集ID。应与dataset_version_id同时出现，但不可与data
GLMv4 glm4-9b https://huggingface.co/THUDM/glm-4-9b-chat 说明： glm4-9b模型必须使用版本4b556ad4d70c38924cb8c120adbf21a0012de6ce 22 mistral mistral-7b https://huggingface
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或jsonl格式的数据，数据集中的每个样本包含的标签保持一致，且必须包含text标签。实际训练过程中只会读取该字段。 [ { 'text': 'April is the fourth month..
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或jsonl格式的数据，数据集中的每个样本包含的标签保持一致，且必须包含text标签。实际训练过程中只会读取该字段。 [ { 'text': 'April is the fourth month..
self.classifier_dropout = classifier_dropout 自定义配置类必须继承自“PretrainedConfig”。 自定义配置类的“__init__”必须接受任何“kwargs”，这些“kwargs”需要传递给“__init__”。 完成自定义配置类的编写后，可以使用该类创建配置实例。
表6。 单击勾选“自动搜索”，为算法设置算法搜索功能。自动搜索作业运行过程中，ModelArts后台通过指标正则表达式获取搜索指标参数，朝指定的优化方向进行超参优化。用户需要在代码中打印搜索参数并在控制台配置以下参数。 图1 设置算法搜索功能 搜索指标 搜索指标为目标函数的值，通
/home/ma-user/work/envs/user_conda/sfs-new-env （可选）将新建的虚拟环境注册到JupyterLab kernel（可以在JupyterLab中直接使用虚拟环境）。 # shell pip install ipykernel
删除/退订/释放节点可能导致该节点上运行的作业失败，请保证该节点无任务运行时再进行操作。 当资源池中存在异常节点时，可通过删除/退订/释放操作，将资源池中指定的异常节点移除，再通过扩容专属资源池获得和之前相同的总节点个数。 仅有一个节点时，无法进行删除/退订/释放操作。 开启/关闭删除锁 为了防
图6 报错信息 用户可根据实际业务场景和节点规模，自定义配置容器网段，配置方式如下： ModelArts Standard池，资源池创建阶段指定容器网段，根据实际需要设置更大的容器网段。 图7 设置容器网段 ModelArts Lite池，选择/创建具有更大容器网段的CCE集群。CCE容器网段配置参见网络规划。
发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 图像分类：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的
发布。 数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的
“True”。 否 bool或者Placeholder label_task_type 标注任务的类型。当输入是数据集时，该字段必填，用来指定数据集版本的标注场景。输入是标注任务时该字段不用填写。 否 LabelTaskTypeEnum 支持以下几种类型： IMAGE_CLASSIFICATION
yaml或者deepspeed_default_config.yaml文件，再通过在启动脚本命令中增加--config_file=xxx.yaml参数来指定其为配置文件。 方式二：通过命令accelerate config进行配置，如下图所示。 图1 通过命令accelerate config进行配置
权限项，具体操作请参见创建ModelArts自定义策略。 检查OBS桶是否具备权限。 下方步骤描述中所指的OBS桶，指创建自动学习项目时，指定的OBS桶，或者是创建项目时选择的数据集，其数据存储所在的OBS桶。 检查当前账号具备OBS桶的读写权限（桶ACLs） 进入OBS管理控制
则需要创建，当前需要集群有Spark组件，安装时，注意勾选上。 您可以使用MrsStep来创建作业类型节点。定义MrsStep示例如下。 指定启动脚本与集群 from modelarts import workflow as wf # 通过MrsStep来定义一个MrsJobStep节点，
json文件，里面是提取的per-tensor的scale值。内容示例如下： 注意： 抽取完成后，可能提取不到model_type信息，需要手动将model_type修改为指定模型，如"llama"。 当前社区vllm只支持float8的kv_cache量化，抽取脚本中dtype类型是"float8_e4m3fn
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