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SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b
LoRA微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b
处要勾选ModelArts FullAccess，请谨慎配置。 配置OBS使用权限。搜索OBS，勾选“OBS Administrator”。ModelArts训练作业中需要依赖OBS作为数据中转站，需要配置OBS的使用权限。 配置SWR使用权限。搜索SWR，勾选“SWR Full
设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图3 输入输出设置-数据集 图4 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b
SFT全参微调训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b SFT微调为例，执行脚本 0_pl_sft_13b
设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图3 输入输出设置-数据集 图4 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
设置输入与输出。需根据实际数据情况选择“数据集”或“OBS目录”。设置为“数据集”时，需填写“数据集名称”和“数据集版本”；设置为“OBS目录”时，需填写正确的OBS路径。 图2 输入输出设置-数据集 图3 输入输出设置-OBS目录 确认参数填写无误后，单击“创建”，完成数据处理任务的创建。
创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
方式二：根据创建训练作业生成的训练作业对象查询。 log = job_instance.get_job_log(task_id="worker-0") print(log) 参数说明 表1 Estimator初始化参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 session 是 Object 会话对象，初始化方法请参考Session鉴权。
创建AI应用 设置创建AI应用的相应参数。此处仅介绍关键参数，设置AI应用的详细参数解释请参见从OBS中选择元模型。 根据需要自定义应用的名称和版本。 模型来源选择“从对象存储服务（OBS）中选择”，元模型选择转换后模型的存储路径，AI引擎选择“Custom”，引擎包选择准备镜像中上传的推理镜像。
预训练 前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置 以llama2-13b预训练为例，执行脚本0_pl_pretrain_13b
大，推荐先通过obsutil工具将数据集传到OBS桶后，再将数据集迁移至SFS。 在本机机器上运行，通过obsutil工具将本地数据集传到OBS桶。 # 将本地数据传至OBS中 # ./obsutil cp ${数据集所在的本地文件夹路径} ${存放数据集的obs文件夹路径} -f
停止Notebook实例。 动态挂载OBS 获取动态挂载OBS实例信息列表 获取动态挂载OBS实例信息列表。 动态挂载OBS 在运行态Notebook实例，动态挂载OBS。 获取动态挂载OBS实例详情 获取动态挂载OBS实例详情。 动态卸载OBS 动态卸载OBS。 标签管理 添加资源标签
该指标用于统计测量对象的CPU使用率。 百分比（Percent） 0～100% 连续2个周期原始值 > 95% 建议 排查是否符合业务资源使用预期，如果业务无问题，无需处理。 CPU内核占用量 ma_container_cpu_used_core 该指标用于统计测量对象已经使用的CPU核个数
PD分离部署手动配比调优（推荐） 配比调优理论分析 PD分离部署性能对比对象为相同实例个数、实例使用相同卡数、相同SLO要求下的PD混推性能。 PD性能测评脚本与绘图工具请参考PD分离性能调优工具使用说明章节。 样例场景如下：模型qwen2.5 32B输入1024、输出512、SLO为2s
有的点组成一个多边形形状。使得需标注的对象在此标注框内。 圆形。也可使用快捷键【3】。在标注对象中，选择物体的中心点位置，单击鼠标确定圆心，然后移动鼠标，使得圆形框覆盖标注对象，然后再单击鼠标完成标注。 直线。也可使用快捷键【4】。在标注对象中，选择物体的起始点，单击鼠标确定直线
前提条件 已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务 创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。 代码目录选择：OBS桶路径obs://<bucket_name>llm_tra
针对ModelArts中的数据集，在创建数据集时，需指定“数据集输入位置”和“数据集输出位置”。两个参数填写的均是OBS路径。 “数据集输入位置”即原始数据存储的OBS路径。 “数据集输出位置”，指在ModelArts完成数据标注后，执行数据集发布操作后，在此指定路径下，按数据集版
就是根据给定的输入做出判断或预测。 AI开发的目的是什么 AI开发的目的是将隐藏在一大批数据背后的信息集中处理并进行提炼，从而总结得到研究对象的内在规律。 对数据进行分析，一般通过使用适当的统计、机器学习、深度学习等方法，对收集的大量数据进行计算、分析、汇总和整理，以求最大化地开发数据价值，发挥数据作用。
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