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模型版本保存次数=max_steps//save_steps +1 save_total_limit 0 用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0时，不会触发效果。 参数值需<=max_steps//save_steps+1 当参数值>1时，保存模型版本次数与save_total_limit的值一致。
设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训
只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。 VPC直连的高速访问通道，目前只支持访问在线服务。 因流量限控，获取在线服务的IP和端口号次数有限制，每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟，每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜像导入模型，部署的服务支持高速访问通道。 操作步骤
只有专属资源池部署的服务才支持VPC直连的高速访问通道。 VPC直连的高速访问通道，目前只支持访问在线服务。 因流量限控，获取在线服务的IP和端口号次数有限制，每个主账号租户调用次数不超过2000次/分钟，每个子账号租户不超过20次/分钟。 目前仅支持自定义镜像导入模型，部署的服务支持高速访问通道。 操作步骤
设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训
Standard在线服务：用户将模型部署为在线服务后，可以通过监控功能查看该推理服务的CPU、内存或GPU等资源使用统计信息和模型调用次数统计，具体参见查看推理服务详情章节。 方式二：通过AOM查看所有监控指标 ModelArts Standard上报的所有监控指标都保存在A
难例原因详情统计信息。类型为Map<Integer, Pair<Integer, HardDetail>>，Map的key为难例原因ID，Pair的key为难例原因出现的次数，Pair的value为难例原因HardDetail。 key_sample_stats Map<String,Integer> 难例统计信息。
隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。 打开开关后，可以设置“最大重启次数”和是否启用“无条件自动重启”。 重启次数的取值范围是1~128，缺省值为3。创建调优任务后不支持修改重启次数，请合理设置次数。 开启无条件自动重启后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。为了
训练数据的日志文件存放路径。训练过程中的迭代次数、LOSS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
难例原因详情统计信息。类型为Map<Integer, Pair<Integer, HardDetail>>，Map的key为难例原因ID，Pair的key为难例原因出现的次数，Pair的value为难例原因HardDetail。 key_sample_stats Map<String,Integer> 难例统计信息。
设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训
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模型版本保存次数=max_steps//save_steps +1 save_total_limit 0 用于控制权重版本保存次数。 当参数不设置或<=0时，不会触发效果。 参数值需<=max_steps//save_steps+1 当参数值>1时，保存模型版本次数与save_total_limit的值一致。
objects 查询到的服务集合。 表5 ListServices 参数 参数类型 描述 failed_times Long 服务调用失败次数。 owner String 服务归属用户。 due_time Number 在线服务自动停止时间，距“1970.1.1 0:0:0 UTC”毫秒数，未配置自动停止则不返回。
训练数据的日志文件存放路径。训练过程中的迭代次数、LOSS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
设置模型能够处理的最大序列长度。 TRAIN_ITERS 100 表示训练step迭代次数，根据实际需要修改。 SAVE_INTERVAL 10 表示训练间隔多少step，则会保存一次权重文件。 SEED 1234 随机种子数。每次数据采样时，保持一致。 CONVERT_MG2HF True 表示训
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