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将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考各个模型深度学习训练加速框架的选择，如原使用Accelerator可替换为Deepspeed-ZeRO-1，Deepspe
查询Workflow工作流 功能介绍 通过ID查询Workflow工作流详情。 接口约束 无 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{pro
Diffusion模型迁移到Ascend上进行推理。 方式二 ModelArts Lite DevServer 该环境为裸机开发环境，主要面向深度定制化开发场景。 优点：支持深度自定义环境安装，可以方便的替换驱动、固件和上层开发包，具有root权限，结合配置指导、初始化工具及容器镜像可以快速搭建昇腾开发环境。
时有优势，能够避免在训练过程中数值的上溢或下溢，从而提供更好的稳定性和可靠性，在大模型训练和推理以及权重存储方面更受欢迎。 FP16：用于深度学习训练和推理过程中，可以加速计算并减少内存的占用，对模型准确性的影响在大多数情况下较小。与BF16相比在处理非常大或非常小的数值时遇到困难，导致数值的精度损失。
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自动学习 准备数据 模型训练 部署上线 模型发布
作业容器的加速卡数量。 “MA_NUM_GPUS=8” MA_TASK_NAME 作业容器的角色名，例如： MindSpore、PyTorch为worker 强化学习引擎为learner，worker TensorFlow为ps，worker “MA_TASK_NAME=worker” MA_NUM_HOSTS
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Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署模型；为具备基础代码能力的开发者，AI Gallery将复杂的模型、数据及算法策略深度融合，构建了一个高效协同的模型体验环境，让开发者仅需几行代码即可调用任何模型，大幅度降低了模型开发门槛。 充足澎湃算力，最佳实践算力推荐方案，提升实践效率和成本
自动学习训练作业失败 自动学习训练作业创建失败，一般是因为后台服务故障导致的，建议稍等片刻，然后重新创建训练作业。如果重试超过3次仍无法解决，请联系华为云技术支持。 自动学习训练作业创建成功，但是在运行过程中，由于一些故障导致作业运行失败，排查方式如下： 首次出现请检查您的账户是
使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类 随着科技发展与人们生活质量的快速提升，生活垃圾分类成为当下越来越热门的话题，常见的生活垃圾分为厨余垃圾蛋壳、厨余垃圾水果果皮、可回收物塑料玩具、可回收物纸板箱、其他垃圾烟蒂、其他垃圾一次性餐盒、有害垃圾干电池、有害垃圾
MoXing是ModelArts自研的组件，是一种轻型的分布式框架，构建于TensorFlow、PyTorch、MXNet、MindSpore等深度学习引擎之上，使得这些计算引擎分布式性能更高，同时易用性更好。MoXing包含很多组件，其中MoXing Framework模块是一个基础
ModelArts自动学习与ModelArts PRO的区别是什么？ ModelArts自动学习，提供了AI初学者，零编码、零AI基础情况下，可使用自动学习功能，开发用于图像分类、物体检测、预测分析、文本分类、声音分类等场景的模型。 而ModelArts PRO是一款为企业级AI
自动学习训练后的模型是否可以下载？ 不可以下载。但是您可以在AI应用管理页面查看，或者将此模型部署为在线服务。 父主题： Standard自动学习
在ModelArts自动学习中，如何进行增量训练？ 在自动学习项目中，每训练一次，将自动产生一个训练版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。
自动学习简介 自动学习功能介绍 ModelArts自动学习是帮助人们实现模型的低门槛、高灵活、零代码的定制化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。
pore-GPU GPU 是 是 rlstudio1.0.0-ray1.3.0-cuda10.1-ubuntu18.04 CPU、GPU强化学习算法开发和训练基础镜像，预置AI引擎 CPU/GPU 是 是 mindquantum0.9.0-mindspore2.0.0-cuda11
自动学习生成的模型，存储在哪里？支持哪些其他操作？ 模型统一管理 针对自动学习项目，当模型训练完成后，其生成的模型，将自动进入“模型管理”页面，如下图所示。模型名称由系统自动命名，前缀与自动学习项目的名称一致，方便辨识。 自动学习生成的模型，不支持下载使用。 图1 自动学习生成的模型
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