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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。
如果您持有多台到期日不同的专属资源池，可以将到期日统一设置到一个日期，便于日常管理和续费。 图2展示了用户将两个不同时间到期的资源，同时续费一个月，并设置“统一到期日”后的效果对比。 图2 统一到期日 更多关于统一到期日的规则请参见如何设置统一到期日。 父主题： 续费
stable-diffusion套件 使用differusers （https://github.com/huggingface/diffusers）。 stable-diffusion-webui （https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。
String 模型名称。 model_version String 模型版本。 source_type String 模型来源，当模型是由自动学习产生时，返回此字段，取值为：auto。 status String 模型实例运行状态，取值为： ready：已就绪（所有实例已启动） co
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。
取值范围：1~100000 学习率/learning_rate 设置每个迭代步数（iteration）模型参数/权重更新的速率。学习率设置得过高会导致模型难以收敛，过低则会导致模型收敛速度过慢。 取值范围：0~0.1 默认值：0.00002 建议微调场景的学习率设置在10-5这个量级。
源代码：chatglm-6B 模型权重：weights 数据集：Firefly(流萤)、ADGEN (广告生成) 源代码、模型权重使用的清华官方在Github和Hugging Face开源的版本，源代码适配的main分支，权重当前使用1d240ba固定分支。其他分支版本理论上也可以进行迁移工
模型精度信息，从配置文件读取，可不填。非模板参数 source_type 否 String 模型来源的类型，当前仅可取值“auto”，用于区分通过自动学习部署过来的模型(不提供模型下载功能)；用户通过训练作业和其他方式部署的模型不设置此值。默认值为空。非模板参数 dependencies 否
stable-diffusion套件 使用diffusers （https://github.com/huggingface/diffusers）。 stable-diffusion-webui （https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui）。
扣费。在“费用中心 > 账单管理 > 流水和明细账单 > 流水账单”中，“消费时间”即按需产品的实际使用时间。 查看自动学习和Workflow的账单 自动学习和Workflow运行时，在进行训练作业和部署服务时，会产生不同的账单。 训练作业产生的账单可参考查看训练作业的账单查询。
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。
了多种场景下的存储解决方案，主要区别如下表所示。若需要对本地盘进行配置，请参考物理机环境配置。 表1 表1 SFS、OBS、EVS服务对比 对比维度 弹性文件服务SFS 对象存储服务OBS 云硬盘EVS 概念 提供按需扩展的高性能文件存储，可为云上多个云服务器提供共享访问。弹性文
污点：默认为空。支持给节点加污点来设置反亲和性，每个节点最多配置5条污点。 安装后执行脚本：请输入脚本命令，命令中不能包含中文字符，需传入Base64转码后的脚本，转码后的字符数不能超过2048。脚本将在Kubernetes软件安装后执行，不影响Kubernetes软件安装。 说明：
/home/ma-user/lib && cd /home/ma-user/lib # X264 install git clone https://github.com/mirror/x264.git export PKG_CONFIG_PATH=/home/ma-user/lib/lib/pkgconfig
文件打包要求请参见安装文件规范。 安装文件规范 请根据依赖包的类型，在代码目录下放置对应文件： 依赖包为开源安装包时 暂时不支持直接从github的源码中安装。 在“代码目录”中创建一个命名为“pip-requirements.txt”的文件，并且在文件中写明依赖包的包名及其版本号，格式为“包名==版本号”。
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。
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。
已经编译好的 openmpi 3.0.0 文件 # https://github.com/horovod/horovod/blob/v0.22.1/docker/horovod/Dockerfile # https://github.com/horovod/horovod/files/1596799/openmpi-3
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