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录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三：启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_PATH=/save_path参数，单机启动举例说明： DO_PROFILER=1 PROF_SAVE_PATH=/save_path sh demo.sh localhost
准备> 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表右侧“所有类型”页签下拉选择标注类型，基于“标注类型”选择需要进行标注的标注作业，单击标注作业名称进入标注作业标注详情页。 图3 下拉选择标注类型 在标注作业标注详情中，展示此标注作业下全部数据。 标注文本（文本分类）
面。 选择运行中的Notebook实例，单击实例名称，进入Notebook实例详情页面，在“存储配置”页签，单击“添加数据存储”，设置挂载参数。 设置本地挂载目录，在“/data/”目录下输入一个文件夹名称，例如：demo。挂载时，后台自动会在Notebook容器的“/data/
\ --save $SAVE_DIR \ --seed 0 \ --memory_efficient \ --eval 参数介绍： model：必选，要进行压缩的原始模型地址 save：必选，压缩后模型的保存的地址 dataset：可选，压缩模型所用的校准数据，
自动协调工作流步骤之间的所有依赖项，提供运行记录、监控、持续运行等功能 针对工作流开发，Workflow提供流水线需要覆盖的功能以及功能需要的参数描述，供用户使用SDK对步骤以及步骤之间的关系进行定义 针对工作流复用，用户可以在开发完成后将流水线固化下来，提供下次或其他人员使用，同时无需关注流水线中包含什么算法或如何实现
在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？ 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数？ ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办？ 在ModelArts训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？
在选择模型及配置中，单击“增加模型版本进行灰度发布”添加新版本。 图1 灰度发布 您可以设置两个版本的流量占比，服务调用请求根据该比例分配。其他设置可参考参数说明。完成设置后，单击下一步。 确认信息无误后，单击“提交”部署在线服务。 父主题： Standard推理部署
like ["conversation_id", "text"]. 对于csv、xlsx文件，平台会根据训练类型的不同，将其转为Alpaca格式或MOSS格式，选择预期的数据类型无效。 父主题： Studio
r_lite命令时），通过指定具体的静态shape，并且打开--optimize参数指定“ascend_oriented”能够获得更好的常量折叠优化效果。inputShape查看方法请见转换关键参数准备。 Ascend Optimization Engine converter_lite
请根据实际情况替换containerName参数和command参数 spec: containers: - name: my-task image: my-task-image:latest # 替换为实际使用的镜像 业务负载和自定义指标采集可以共用一个容器，也
事件列表支持通过筛选来查询对应的操作事件。当前事件列表支持四个维度的组合查询，详细信息如下： 事件来源、资源类型和筛选类型。 在下拉框中选择查询条件。 其中筛选类型选择事件名称时，还需选择某个具体的事件名称。 选择资源ID时，还需输入某个具体的资源ID。 选择资源名称时，还需选择或手动输入某个具体的资源名称。
“下载方式”：选择“ModelArts数据集”。 “目标区域”：选择您需要将该数据集下载到的区域位置，如“华北-北京四”。 “数据类型”：选择需要处理的文件类型。数据类型更多信息请参考数据集的类型。 “数据集输出位置”：数据集输出位置的OBS路径，此位置会存放输出的标注信息等文件，此位置不能和OBS数据源中的文件路径相同或为其子目录。
ook。 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”，等到状态为“已启用”，即可使用新购买的专属资源池。
创建子用户账号并加入用户组。在IAM左侧菜单栏中，选择“用户”，单击右上角“创建用户”，在“创建用户”页面中，添加多个用户。 请根据界面提示，填写必选参数，然后单击“下一步”。 在“加入用户组”步骤中，选择“用户组02”，然后单击“创建用户”。 系统将逐步创建好前面设置的2个用户。 父主题：
还有较少数原因是节点故障，跑到特定节点必现OOM，其他节点正常。 处理方法 如果是正常的OOM，就需要修改一些超参，释放一些不需要的tensor。 修改网络参数，比如batch_size、hide_layer、cell_nums等。 释放一些不需要的tensor，使用过的，如下： del tmp_tensor
used_npus：拉起的每个py脚本使用几个NPU，如果为70b则填写4或8，7b 13b则填1。 model_type llama：使用模型类型，目前支持qwen2、llama1、llama2，其中llama1、llama2填写llama，qwen2填写为qwen2。 model_name：模型地址。
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勾选多个节点的复选框，单击节点列表上方的“更多>重置”按钮，可实现对多个节点的重置。 如图1，下发重置节点任务时需要填写以下参数。 表1 重置参数说明 参数名称 说明 操作系统 选择下拉框中支持的操作系统。 配置方式 选择重置节点的配置方式。 按节点比例：重置任务包含多个节点时，可以设置同时被重置节点的最高比例。
) ), # 训练资源规格信息 depend_steps=[condition_step] ) # 定义模型名称参数 model_name = wf.Placeholder(name="placeholder_name", placeholder_type=wf
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