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包括predictor configs结构和transformer configs 服务配置，不设置此参数时，表示不更新。关于configs如何生成，请参见部署在线服务。 更新服务配置时，存在以下约束： 参数status指定的目标状态不允许和当前服务状态相同。 当前服务状态是dep
dSpeed; sh ./scripts/install.sh; sh ./scripts/obs_pipeline.sh 如果镜像使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendSpeed;
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其他加速框架或ZeRO (Zero Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
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出于分析或审计等目的，用户可以开启ModelArts的日志记录功能。在您开启了云审计服务后，系统会记录ModelArts的相关操作，且控制台保存最近7天的操作记录。本节介绍如何在云审计服务管理控制台查看最近7天的操作记录。 对接云审计服务的配置方法请参见查看审计日志章节。 父主题： 安全
"num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则？<eoh>\n", "Inner Thoughts": "<|Inner Thoughts|>:
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LoRA、QLoRA，本文档主要支持全参数（Full）和LoRA。 LoRA(Low-Rank Adaptation)： 这种策略主要针对如何在保持模型大部分参数固定的同时，通过引入少量可训练参数来调整模型以适应特定任务。 全参训练（Full）：这种策略主要对整个模型进行微调。这
练状态即可。用户需要在代码里加上reload ckpt的代码，使能读取前一次训练保存的预训练模型。 ModelArts Standard中如何实现断点续训练 在ModelArts Standard训练中实现断点续训练或增量训练，建议使用“训练输出”功能。 在创建训练作业时，设置训
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机视觉和推荐系统等。它使得AI系统能够更加灵活和适应性强，更好地应对现实世界中不断变化的数据环境。 ModelArts Standard中如何实现增量训练 增量训练是通过Checkpoint机制实现。 Checkpoint的机制是：在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不
于快速搜索资源池。 在资源池详情页，切换到“标签”页签。您可以查看、添加、修改、删除资源池的标签信息。标签详细用法请参见ModelArts如何通过标签实现资源分组管理。 图5 标签 最多支持添加20个标签。 创建逻辑子池 逻辑子池功能是白名单功能，如果有试用需求，请提工单申请权限。
Workflow不会自动获取训练输出的指标信息，要求用户自行在算法代码中获取指标信息并且按照指定的数据格式构造出metrics.json文件，自行上传到MetricsConfig中配置的OBS路径下，Workflow只进行数据的读取以及渲染展示。 输入使用DataSelector对象，支持选择OBS或者数据集
TF-1.13.1-python3.6 TF-2.1.0-python3.6 PyTorch-1.4.0-python3.6 下文将介绍如何在训练中使用评估代码。对训练代码做一定的适配和修正，分为三个方面：添加输出目录、复制数据集到本地、映射数据集路径到OBS。 添加输出目录
的先安装，写在后面的后安装），且支持线下wheel包安装（wheel包必须与模型文件放在同一目录）。示例请参考导入模型时安装包依赖配置文件如何书写？ health 否 health数据结构 镜像健康接口配置信息，只有“model_type”为“Image”时才需填写。 如果在滚动
f'epoch_{epoch}.pth')) if __name__ == '__main__': main() 常见问题 1、示例代码中如何使用不同的数据集？ 上述代码如果使用cifar10数据集，则将数据集下载并解压后，上传至OBS桶中，文件目录结构如下： DDP |--- main
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