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40 元/小时 * 1 * 0.1 小时 + 3.50 元/小时 * 1 * 0.5 小时 = 2.43 元 存储费用：自动学习作业的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，运行自动学习作业的费用 = 计算资源费用（2.43 元） + 存储费用
创建LoRA微调训练任务 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，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
项”页签的资源开通自动续费。 图1 续费管理 为包年/包月资源开通自动续费。 单个资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的专属资源池，单击操作列“开通自动续费”。 批量资源开通自动续费：选择需要开通自动续费的专属资源池，单击列表左上角的“开通自动续费”。 选择续费时长，并根据需要设置自动续费次数，单击“开通”。
出现该错误，是因为模型报错太多。当模型报错太多时，会触发dispatcher的熔断机制，导致预测失败。建议您检查模型返回结果，处理模型报错问题，可尝试通过调整请求参数、降低请求流量等方式，提高模型调用的成功率。 父主题： 服务预测
新购买的专属资源池，需要初始化环境才能用于创建Notebook。 解决方法 请到专属资源池页面初始化开发环境。 进入“专属资源池”页面，单击目标资源池“操作”列的“更多 > 设置作业类型”。 在“设置作业类型”页面，勾选“开发环境”，单击“确定”。此时“开发环境”的状态为“环境初始化中”，等到
/schedules/{schedule_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 workflow_id 是 String 工作流的ID。 schedule_id 是 String
创建预训练任务 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，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
创建SFT全参微调训练任务 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，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
费用结算，那么运行这个在线服务的费用计算如下： 计算资源费用 = 3.50 元/小时 * 1 小时 = 3.50 元 存储费用：训练的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，在线服务的运行费用 = 计算资源费用（3.50 元） + 存储费用
费用结算，那么运行这个训练作业的费用计算如下： 计算资源费用 = 3.40 元/小时 * 1 小时 = 3.40 元 存储费用：训练的数据通过对象存储服务（OBS）上传或导出，存储计费按照OBS的计费规则。 综上，训练作业的运行费用 = 计算资源费用（3.40 元） + 存储费用
pip install xxx 在Terminal中安装 在Terminal里激活需要的anaconda python环境后再进行安装。 例如，通过terminal在“TensorFlow-1.8”的环境中使用pip安装Shapely。 在总览页面进入CodeLab。 在“Other”
/v2/{project_id}/pools/{pool_name}/monitor 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 pool_name 是 String 系统生成的资源池名称。 表2 Query参数 参数 是否必选
training_data #原始数据目录，需要用户手动创建并上传，后续操作步骤中会提示 ├── train-00000-of-00001-a09b74b3ef9c3b56.parquet #预训练时预处理后的数据存放地址
创建SFT全参微调训练任务 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，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
创建LoRA微调训练任务 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，以及上传的镜像。训练脚本中会自动执行训练前的权重转换操作和数据处理操作。 图1 选择镜像 训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/work/llm_train/AscendSpeed;
查询指定样本状态下的统计信息。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收 __ACCEPTED__：验收通过 __REJECTED__：已驳回 __UNREVIEWED__：待审核 __REVIEWED__：已审核 __WORKFORCE_SAMPLED__：已采样
训练预测分析模型 创建自动学习后，将会进行模型的训练，得到预测分析的模型。模型部署步骤将使用预测模型发布在线预测服务。 操作步骤 在新版自动学习页面，单击创建成功的项目名称，查看当前工作流的执行情况。 在“预测分析”节点中，待节点状态由“运行中”变为“运行成功”，即完成了模型的自动训练。
查询指定样本状态下的统计信息。可选样本状态如下： __ALL__：已标注 __NONE__：未标注 __UNCHECK__：待验收 __ACCEPTED__：验收通过 __REJECTED__：已驳回 __UNREVIEWED__：待审核 __REVIEWED__：已审核 __WORKFORCE_SAMPLED__：已采样
Studio、ModelBox这几个镜像，将无法使用这几个镜像新建Notebook实例，用户已有实例仍可以继续使用。后续删除实例后将无法再新建。如您有任何问题，可随时通过工单或者服务热线（4000-955-988或950808）与我们联系。 常见问题 下线镜像对现有用户的使用是否有影响？ 下线镜像对已有用户
拼接。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 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）。 响应参数 无 请求示例 如下删除服务ID为xxxxxx的模型服务为例。
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