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${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker
模型管理 创建模型失败，如何定位和处理问题？ 导入模型提示该账号受限或者没有操作权限 用户创建模型时构建镜像或导入文件失败 创建模型时，OBS文件目录对应镜像里面的目录结构是什么样的？ 通过OBS导入模型时，如何编写打印日志代码才能在ModelArts日志查询界面看到日志 通过O
a-smi -a中查询到Volatile Correctable记录。 L2: 不可纠正ECC错误（多比特ECC错误），当次业务受损，重启进程可恢复。观测方式：nvidia-smi -a中查询到Volatile Uncorrectable记录。 L3: 错误未被抑制，可能影响后续
${image_name} 为docker镜像的ID，在宿主机上可通过docker images查询得到。 --shm-size：表示共享内存，用于多进程间通信。由于需要转换较大内存的模型文件，因此大小要求200g及以上。 通过容器名称进入容器中。启动容器时默认用户为ma-user用户。 docker
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情”页。 在“数据集概览页标注作业详情页”，选择“标注”页签，单击“待确认”页签，即可查看智能标注进度。 您也可以在该页签，“启动智能标注”或者查看“智能标注历史” 图4 标注进度 当系统中智能标注任务过多时，因免费资源有限，可能会出现排队的情况，导致作业一直处于“标注中”的状态
mitId 关闭VS Code，重新从Notebook实例列表页面打开VS Code（注意：需要关闭本地vscode，否则可能会报多个安装进程正在运行中）。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
性能调优总体原则和思路 PyTorch在昇腾AI处理器的加速实现方式是以算子为粒度进行调用（OP-based），即通过Python与C++调用CANN层接口Ascend Computing Language（AscendCL）调用一个或几个亲和算子组合的形式，代替原有GPU的实现
简单的过滤。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
简单的过滤。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
根据量化方式选择对应参数，可选awq，smoothquant，gptq。 distributed_executor_backend是开启多进程服务方式，选择ray开启。 model：模型启动模式，可选vllm，openai或hf，hf代表huggingface。 tasks：评测数据集任务，比如openllm。
简单的过滤。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
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pp stage的计算量存在差异，advisor会自动对不同stage进行计算维度的分析，因此在Advanced Setting中设置分析进程为2（不建议设置太大，避免占用过多CPU资源导致OOM类问题）使能并行分析，加快分析速度，如下图4所示。 图4 基于performance
task_statuses Array of TaskStatuses objects 训练在子任务状态信息。 running_records Array of RunningRecord objects 训练作业运行及故障恢复记录。 表5 TaskStatuses 参数 参数类型
简单的过滤。 --seq-length：要处理的最大seq length。 --workers：设置数据处理使用执行卡数量 / 启动的工作进程数。 --log-interval：是一个用于设置日志输出间隔的参数，表示输出日志的频率。在训练大规模模型时，可以通过设置这个参数来控制日志的输出。
部署文本分类服务 模型部署 模型部署操作即将模型部署为在线服务，并且提供在线的测试UI与监控能力。完成模型训练后，可选择准确率理想且训练状态为“运行成功”的版本部署上线。具体操作步骤如下。 在“运行总览”页面中，待服务部署节点的状态变为“等待输入”，双击“服务部署”节点，进入配置详情页，完成资源的参数配置操作。
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