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"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
云监控服务”，进入“云监控服务”管理控制台。 在左侧导航栏，选择“告警 > 告警规则”页面，单击“创建告警规则”。 在“创建告警规则”页面，“资源类型”选择“ModelArts”，“维度”选择“服务”，“触发规则”选择“自定义创建”，设置告警策略，完成其他信息填写后，单击“立即创建”。 方式二：对单个服务设置告警规则
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
model_path: mindir文件路径 model_name: 模型名称 device_type: 设备类型 use_ascend: 是否使用Ascend onnx_runtime_model: onnx模型对象
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本文档中的模型运行环境是ModelArts
表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。请根据实际修改。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
展示当前服务使用过程中的关键操作，比如服务部署进度、部署异常的详细原因、服务被启动、停止、更新的时间点等。 事件保存周期为1个月，1个月后自动清理数据。 查看服务的事件类型和事件信息，请参见查看在线服务的事件 日志 展示当前服务下每个模型的日志信息。包含最近5分钟、最近30分钟、最近1小时和自定义时间段。 自
如果对于误检有疑问或者卡死问题无法自行解决，您可以前往ModelArts开发者论坛进行提问或者搜索问题。 约束限制 卡死检测仅支持资源类型为GPU和NPU的训练作业。 操作步骤 卡死检测无需额外配置，作业运行中会自动执行检测。检测到作业卡死后会在训练作业详情页提示作业疑似卡死
sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型，可选择值full、lora。 如果设置为full，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。请根据实际修改。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-70b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
"$0")) 表示执行脚本时的路径。 MODEL_NAME llama2-13b 对应模型名称。 RUN_TYPE pretrain 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE [GeneralPretrainHandler, Gener
sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型，可选择值full、lora。 如果设置为full，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
sft代表指令监督微调； rm代表奖励模型训练； ppo代表PPO训练； dpo代表DPO训练。 finetuning_type full 用于指定微调策略类型，可选择值full、lora。 如果设置为full，则对整个模型进行微调。这意味着在微调过程中，除了输出层外，模型的所有参数都将被调整以适应新的任务。
'__main__': main() 结果对比 分别以单机单卡和两节点16卡两种资源类型完成100epoch的cifar-10数据集训练，训练时长和测试集准确率如下。 表1 训练结果对比 资源类型 单机单卡 两节点16卡 耗时 60分钟 20分钟 准确率 80+ 80+ 分布式训练完整代码示例
以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户，拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts
以通过“自定义策略”来进行精细控制。 表1列出了ModelArts的所有预置系统策略。 表1 ModelArts系统策略 策略名称 描述 类型 ModelArts FullAccess ModelArts管理员用户，拥有所有ModelArts服务的权限 系统策略 ModelArts
reTrainedModel。 该类可用于执行AI Gallery工具链服务，此处以文本问答(Question Answering)的任务类型为例： class NewBertForQuestionAnswering(NewBertPreTrainedModel): def
情况及其处理建议请参见权重校验。 当关闭权重校验时，则不进行校验，创建模型可能会因为权重文件不合规而失败。 表2 模型介绍 模型系列 模型类型 应用场景 支持语言 GLM-4 文本生成 对话问答、长文本推理、代码生成 中文、英文 ChatGLM3 文本生成 对话问答、数学推理、代码生成
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