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信息请参见《对象存储服务控制台指南》。 表1 ModelArts各环节与OBS的关系 功能 子任务 ModelArts与OBS的关系 自动学习 数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelAr
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add - \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distr
coco 代码云上适配 下载YOLOX代码。代码仓地址：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git。 git clone https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX.git cd
/etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) && curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/k
source_job_version String 来源训练作业的版本。 source_type String 模型来源的类型。 当模型为自动学习部署过来时，取值为“auto”。 当模型是用户通过训练作业或OBS模型文件部署时，此值为空。 model_type String 模型类型
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
context-parallel-size 。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
属资源池容器引擎空间不会造成额外费用增加。 更多信息，请参见导入AI应用对镜像大小的约束限制。 自动学习项目中，在完成模型部署后，其生成的模型也将自动上传至模型列表中。但是自动学习生成的模型无法下载，只能用于部署上线。 Standard推理服务部署 只支持使用专属资源池部署的在线
如果您有两份性能数据想进行对比，可以点开Compared Profiling Data选项开关，然后分别在NPU Profiling Data和Compared Profiling Data项中输入性能数据所在的Notebook本地或OBS路径，单击Submit按钮。界面参考下图。 图6 对比两份性能数据
本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64
表示张量并行。 PP 1 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
表示张量并行。 PP 8 表示流水线并行。一般此值与训练节点数相等，与权重转换时设置的值相等。 LR 2.5e-5 学习率设置。 MIN_LR 2.5e-6 最小学习率设置。 SEQ_LEN 4096 要处理的最大序列长度。 MAX_PE 8192 设置模型能够处理的最大序列长度。
获取yolov8 detection pt模型文件。下载地址：https://github.com/autogyro/yolo-V8 图1 下载yolov8 detection pt模型文件 pt模型转onnx模型。以转换yolov8n.pt为例，执行如下命令，执行完会在当前目录生成yolov8n
本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64
在容器中使用ma-user用户运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git AutoAWQ-0.2.5 cd ./AutoAWQ-0.2.5 export
768长度，则推荐增加此值（≥ 2）。 （此参数目前仅适用于Llama3系列模型长序列训练） lr 2.5e-5 学习率设置。 min-lr 2.5e-6 最小学习率设置。 seq-length 4096 要处理的最大序列长度。 convert_mg2hf_at_last true
09b74b3ef9c3b56.parquet，数据大小：24M左右。 SFT全参微调、LoRA微调训练数据集下载： https://github.com/Instruction-Tuning-with-GPT-4/GPT-4-LLM/blob/main/data/alpaca_gpt4_data
方式二：使用AutoAWQ量化工具进行量化。 在Notebook中运行以下命令下载并安装AutoAWQ源码。 git clone -b v0.2.5 https://github.com/casper-hansen/AutoAWQ.git AutoAWQ-0.2.5 cd ./AutoAWQ-0.2.5 export
本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github.com/containerd/nerdctl/releases/download/v1.7.6/nerdctl-1.7.6-linux-arm64
详细请参见： 标注图片（图像分类） 标注图片（物体检测） 标注文本（文本分类） 标注文本（命名实体） 标注文本（文本三元组） 标注音频（语音分割） 在标注页面中，每个成员可查看“未标注”、“待确认”、“已驳回”、“待审核”、“审核通过”、“验收通过”的图片信息。请及时关注管理员驳回以及待修正的图片。
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