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定义镜像的API接口功能，无误后将自定义镜像上传至SWR服务。 将自定义镜像创建为模型：将上传至SWR服务的镜像导入ModelArts的模型管理。 将模型部署为在线服务：将导入的模型部署上线。 本地构建镜像 以linux x86_x64架构的主机为例，您可以购买相同规格的ECS或
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info
Lite Cluster上的训练方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
Lite Server上的预训练和全量微调方案。训练框架使用的是ModelLink。 本方案目前仅适用于部分企业客户，完成本方案的部署，需要先联系您所在企业的华为方技术支持。 约束限制 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.910版本，请参考表1获取配套版本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
模型训练高可靠性 训练作业容错检查 训练日志失败分析 训练作业卡死检测 训练作业重调度 设置断点续训练 设置无条件自动重启 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
）、等都将被冻结，资源进入保留期。保留期的资源不支持任何操作。如果用户在宽限期内充值，则华为云会自动扣取欠费金额（含宽限期内产生的费用） 保留期到期时仍未支付欠款（含宽限期内产生的费用），则付费资源将释放，数据无法恢复。 宽限期和保留期的详细规则请参见宽限期保留期。 父主题： AI
准备数据（可选） 此小节为自定义数据集执行过程，如非自定义数据集此小节忽略。 本教程使用到的是LLamaFactory代码包自带数据集。您也可以自行准备数据集，目前支持alpaca格式和sharegpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新dataset_info.json文件；请务必在dataset_info
create_at Long 模型创建时间，距'1970.1.1 0:0:0 UTC'的毫秒数。 description String 模型描述信息。 source_type String 模型来源的类型，仅当模型为自动学习部署过来时有值，取值为“auto”。 父主题： 模型管理
模型训练使用流程 准备模型训练代码 准备模型训练镜像 创建调试训练作业 创建算法 创建生产训练作业 分布式模型训练 模型训练存储加速 增量模型训练 自动模型优化（AutoSearch） 模型训练高可靠性 管理模型训练作业
计费项 自动学习/Workflow计费项 数据管理计费项 开发环境计费项 模型训练计费项 模型管理计费项 推理部署计费项 专属资源池计费项
执行代码、模型需先上传至OBS（训练作业生成的模型已默认存储到OBS）。 接口约束 使用模板导入模型与不使用模板导入这两类导入方式的Body参数要求不一样。以下Body参数说明中以模板参数表示适合使用模板导入模型时填写的参数，非模板参数表示适合不使用模板导入时填写的参数，公共参数表示与导入方式无关的参数。 使用
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 场景介绍 准备工作 预训练 SFT全参微调训练 LoRA微调训练 开启训练故障自动重启功能 查看日志和性能 训练脚本说明 父主题： LLM大语言模型训练推理
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
Gallery。 发布的免费资产将展示在AI Gallery的公共页签以及“我的Gallery > 我的资产”的各个模块的“我的发布”中。 已经订阅的免费资产将展示在AI Gallery的“我的Gallery > 我的资产”的各个模块的“我的订阅”或“我的下载”中。 免费资产在ModelArts的AI
/etc/profile # 注意这里的echo 要使用单引号，单引号会原样输出，双引号会解析变量 source /etc/profile # 使刚才配置生效 创建buildkitd的启动服务。其中都是buildkitd.service的内容。复制以下全部命令并运行即可。 cat
监控告警流程图 方案优势 通过端到端的服务运维配置，可方便地查看业务运行高低峰情况，并能够实时感知在线服务的健康状态。 约束限制 端到端服务运维只支持在线服务，因为推理的批量服务和边缘服务无CES监控数据，不支持完整的端到端服务运维设置。 实施步骤 以出行场景的司乘安全算法为例，介绍使用M
_13b.sh 选择用户自己的专属资源池，以及规格与节点数。防止训练过程中出现内存溢出的情况，用户可参考表2进行配置。 图2 选择资源池规格 新增SFS Turbo挂载配置，并选择用户创建的SFS Turbo文件系统。 云上挂载路径：输入镜像容器中的工作路径 /home/ma-user/work/
获取“repo_id”和待下载的文件名。 获取“repo_id” 在AI Gallery页面的资产详情页，单击复制完整的资产名称，如图1所示，获取到的信息即为“repo_id”。例如，复制出的信息为“ur5468675/test_cli_model1”，则该资产的“repo_id”为“u
自动化搜索作业的yaml配置路径，需要提供一个OBS路径。 autosearch_framework_path String 自动化搜索作业的框架代码目录，需要提供一个OBS路径。 command String 自定义镜像训练作业的自定义镜像的容器的启动命令。可填code_dir。 parameters
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