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&撰写根据大模型微调数据标注规范，通过配套工具进行数据标注。 八、数据转换与导入 完成数据格式的转换，可进行跨网络环境的数据导入。 九、调优方案设计 根据大模型训练及调优工具和平台，输出大模型调优方案。 十、模型训练实施1. 基于大模型训练所需的云服务，完成大模型训练及微调。2.

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') 训练作业的“/cache”目录是否安全？ ModelArts训练作业的程序运行在容器中，容器挂载的目录地址是唯一的，只有运行时的容器能访问到。因此训练作业的“/cache”是安全的。 训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小 在创建训练作业时可以根据训练作业的大小选择CPU、GPU或者Ascend资源。

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从过去的经典AI，到今天人人谈论的大模型，自动驾驶，我们看到AI模型的参数及AI算力规模呈现出指数级的爆发增长，对存储基础设施也带来全新的挑战。 1、高吞吐的数据访问挑战：随着企业使用 GPU/NPU 越来越多，底层存储的 IO 已经跟不上计算能力，企业希望存储系统能提供高吞吐的数据访问能力，充分发挥

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从容器镜像中选择：针对ModelArts目前不支持的AI引擎，可以通过自定义镜像的方式将编写的模型镜像导入ModelArts，创建为AI应用，用于部署服务。 从模板中选择：相同功能的模型配置信息重复率高，将相同功能的配置整合成一个通用的模板，通过使用该模板，可以方便快捷的导入模型，创建为AI应用，而不用编写config

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