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型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second include_num_input_tokens_seen true 用于在训练过
_sft.sh脚本 bash train_text_to_video_sft.sh 以上微调文档提示来自官方文档，有关可用微调脚本参数及其功能的全面文档，您可以参考官方finetrainers中CogVideo训练文档。 附：decord在arm版本安装参考 由于训练使用deco
${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --ma
${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --ma
${container_model_path}：模型地址，模型格式是HuggingFace的目录格式。即上传的HuggingFace权重文件存放目录。如果使用了量化功能，则使用量化章节转换后的权重。如果使用的是训练后模型转换为HuggingFace格式的地址，还需要有Tokenizer原始文件。 --ma
型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second include_num_input_tokens_seen true 用于在训练过
导致基础镜像不可用。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 获取代码并上传 上传推理代码AscendCloud-CV-6.3.910-xxx.zip到宿主机的工作目录中，包获取路径请参见表2。
_sft.sh脚本 bash train_text_to_video_sft.sh 以上微调文档提示来自官方文档，有关可用微调脚本参数及其功能的全面文档，您可以参考官方finetrainers中CogVideo训练文档。 附：decord在arm版本安装参考 由于训练使用deco
Socket Timeout”时请参考问题4：Error waiting on exit barrier错误 4、需要开启profiling功能进行性能数据采集和解析请参考录制Profiling 5、训练过程中报"ModuleNotFoundError: No module named
存储配置，云硬盘EVS会一直收费，建议及时停止并删除Notebook，避免产生不必要的费用。 在创建Notebook时，默认会开启自动停止功能，在指定时间内停止运行Notebook，避免资源浪费。 只有处于“运行中”状态的Notebook，才可以执行打开、停止操作。 一个账户最多创建10个Notebook。
断点续训：训练过程中保存的某个权重，可详见断点续训和故障快恢说明 train_auto_resume false 【可选】是否开启【故障快恢】功能，【true、false】默认false不开启，当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。详见断点续训和故障快恢说明 handler-name
型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second include_num_input_tokens_seen true 用于在训练过
义未被占用的端口号。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 步骤三：进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name}
型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。 include_tokens_per_second include_num_input_tokens_seen true 用于在训练过
断点续训：训练过程中保存的某个权重，可详见断点续训和故障快恢说明 train_auto_resume false 【可选】是否开启【故障快恢】功能，【true、false】默认false不开启，当训练中断时重启任务会从最新生成权重文件处继续训练。详见断点续训和故障快恢说明 handler-name
分页查询智能任务列表 功能介绍 分页查询智能任务列表，包括“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定“type”参数来单独查询某类任务的列表。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的标签及图片学习训练，选中系统中已有的模型进行智能标注，快速完成剩余图片的标注操作。“智能标注”又包含“主动学习”和“预标注”两类。
ok状态变为“运行中”时，表示Notebook已创建并启动完成。 打开运行中的Notebook实例。 图1 打开Notebook实例 通过功能，上传Dockerfile文件和模型包文件到Notebook中，默认工作目录/home/ma-user/work/。 Dockerfile
segments:True bash finetune_lora.sh 注：以上微调文档提示来自官方文档，有关可用LoRA微调脚本参数及其功能的全面文档，您可以参考官方MiniCPM-V文档。 Step6 MiniCPM-V2.0推理 多轮对话 请参考以下代码进行推理infer.
卡davinci0。 driver及npu-smi需同时挂载至容器。 不要将多个容器绑到同一个NPU上，会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。 Step5 进入容器 通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。 docker exec -it ${container_name}
data_sources=None, work_path=None, **kwargs) 推荐使用根据数据类型创建数据集，根据标注类型创建数据集的功能将会下线。 示例代码 示例一：根据数据类型创建图像数据集 from modelarts.session import Session from
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