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例如以下样例： { "conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则
例如以下样例： { "conversation_id": 1, "meta_instruction": "", "num_turns": 3, "chat": { "turn_1": { "Human": "<|Human|>: 如何保障工作中遵循正确的安全准则
创建图像分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏选择“开发空间 > 自动学习”，进入自动学习页面
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内
创建文本分类项目 ModelArts自动学习，包括图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类项目。您可以根据业务需求选择创建合适的项目。您需要执行如下操作来创建自动学习项目。 创建项目 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏单击“开发空间>自动学习”，进入新版自动学习页面
signature.append(signature_def) if len(signature) == 1: model_signature = signature[0] else: logging.warning
准备工作 准备资源 准备数据 准备权重 准备代码 将数据预热到SFS Turbo 准备镜像 父主题： Qwen-VL基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
OBS并行文件系统场景下使用MindInsight/TensorBoard可视化工具。
表12 nfs属性列表 参数 是否必选 参数类型 说明 id 是 String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path 是 String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path 是 String 训练作业的本地路径。
可参考权限管理文档修改SFS Turbo权限。 图9 输入数据设置完成界面 设置训练输出路径：新建“output”文件夹设置为输出。（如果本地有output文件夹，无需新建） 只有文件夹下才支持新建文件夹，除项目根目录以外，其他文件夹需展开才能添加文件夹。
<eom>\n" }, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } LLama-Factory Alpaca指令微调数据：数据集包含有以下字段： instruction
return torch._C.
<eom>\n" }, "turn_2": { ... }, "turn_3": { ... }, "category": "Brainstorming" } LLama-Factory Alpaca指令微调数据：数据集包含有以下字段： instruction
以Linux aarch64架构的操作系统为例，获取Docker安装包。您可以使用以下指令安装Docker。关于安装Docker的更多指导内容参见Docker官方文档。
feature String 实例类别。枚举值： DEFAULT：CodeLab免费规格实例，每个用户最多只能创建一个。 NOTEBOOK：计费规格实例。 billing_items Array of strings 计费资源类型。枚举值： STORAGE：存储资源计费。
to False and For CogVideoX-5B Turn to True fp16: enabled: True # For CogVideoX-2B Turn to True and For CogVideoX-5B Turn to False
按需计费 包年/包月 创建桶不收取费用，按实际使用的存储容量和时长收费 弹性文件服务SFS Turbo 使用专属资源池进行训练时，支持挂载多个弹性文件服务SFS Turbo。用于存储模型训练的代码及输入输出数据。 具体费用可参见弹性文件服务价格详情。
表14 nfs属性列表 参数 参数类型 说明 id String SFS Turbo 文件系统 ID。 src_path String SFS Turbo 文件系统地址。 dest_path String 训练作业的本地路径。
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。
上传数据集至SFS Turbo 准备数据集，例如根据Alpaca数据部分给出的预训练数据集、SFT全参微调训练、LoRA微调训练数据集下载链接下载数据集。可通过两种方式，将数据集上传至SFS Turbo中。 方式一：将下载的原始数据通过SSH直接上传至SFS Turbo中。
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