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开发的模型。 订阅模型列表 在ModelArts的“模型管理>订阅模型”页面中，罗列了从AI Gallery订阅的所有模型。 订阅模型，可通过如下操作获得： “订阅模型”列表，单击“AI Gallery订阅模型”，跳转至“AI Gallery”模型列表，选择模型进行订阅。订阅模型的操作指导请参见买家指导（订阅模型）。
_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志
训练作业的启动命令中都需要执行install.sh文件，来安装依赖以及下载完整代码。 ECS中DockerFIle构建新镜像：在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。Dockerfile会尝试自动下载三方依赖源码并安装依赖的pip包，并将以上源码打包至镜像环境中；
该字段内容填为“application/json;charset=utf8。 X-Auth-Token 是 String 用户Token。通过调用IAM服务获取用户Token接口获取（响应消息头中X-Subject-Token的值）。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型
_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标
oup。 Step1 模型量化 可以在Huggingface开源社区获取AWQ量化后的模型权重；或者获取FP16/BF16的模型权重之后，通过autoAWQ工具进行量化。 方式一：从开源社区下载发布的AWQ量化模型。 https://huggingface.co/models?s
在ModelArts上创建Notebook并调试 将上传到SWR上的镜像注册到ModelArts的镜像管理中。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“镜像管理 ”，单击“注册镜像”，根据界面提示注册镜像。注册后的镜像可以用于创建Notebook。 在Notebook中使用
确保容器可以访问公网。 Step1 检查环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 购买Lite Server资源时如果无可选资源规格，需要联系华为云技术支持申请开通。 当容器需要提供服
确保容器可以访问公网。 Step1 准备环境 请参考Lite Server资源开通，购买Lite Server资源，并确保机器已开通，密码已获取，能通过SSH登录，不同机器之间网络互通。 当容器需要提供服务给多个用户，或者多个用户共享使用该容器时，应限制容器访问Openstack的管理地址（169
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 tags 是 Array of TmsTag objects
h、MindSpore等)下均可以使用。 MoXing Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作，如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时，可直接调用接口，无需下载或安装SDK，使用限制比ModelArts
和吞吐数据按照“迭代次数|loss|吞吐”格式记录在日志中，AI Gallery通过环境变量找到日志，从中获取实际数据绘制成“吞吐”和“训练LOSS”曲线，呈现在训练的“指标效果”中。具体请参见查看训练效果。 说明： 日志文件中的迭代次数、LOSS和吞吐数据必须按照“迭代次数|loss|吞吐”格式存放，否则AI
列举一个OBS目录，只返回顶层结果（相对路径），不做递归列举。 例如列举“obs://bucket_name/object_dir”，返回该目录下所有的文件和文件夹，不会递归查询。 假设“obs://bucket_name/object_dir”中有如下结构 1 2 3 4 5 bucket_name |-
图2 切换操作系统 在切换操作系统界面，选择上一步接收到的共享镜像即可。 使用BMS Go SDK的方式切换操作系统 以下为BMS使用Go语言通过SDK方式切换操作系统的示例代码。 package main import ( "fmt" "os" "github
PretrainedModel.generate() 操作步骤 本文使用NewBert模型介绍构建自定义模型的流程。 安装AI Gallery SDK。 通过pip在本地或云上开发环境安装AI Gallery SDK（galleryformers）。 pip install galleryformers
json步骤中会用到。 server_count：节点个数。当前默认为2。 device_ip：当前卡的IP地址，2台机器共16张卡。device_ip查询命令 for i in {0..7};do hccn_tool -i $i -ip -g; done server_id：当前Server节点的IP地址，涉及2台机器。
在实际使用过程中，会对时长产生扣除；扣除时长 = 所有任务消耗时长的总和，每个任务消耗的时长 = 单任务节点个数 * 任务运行时间。 套餐包余量预警 为避免产生按需消费，建议通过设置套餐包剩余量预警，以确保在套餐包用尽前及时接收预警。设置套餐包剩余量预警步骤如下： 进入控制台“费用中心 > 资源包”，单击右上角“剩余量预警”。
_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标
`rope_scaling` must be a dictionary with two fields, `type` and `factor`， 解决方法：该问题通过将transformers升级到4.44.0，修改对应transformers中的transformers/models/llama/modeling_llama
_data.json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标
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