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应的所有存储资源。 通过运行的实例保存成容器镜像 运行的实例可以保存成容器镜像，保存的镜像中，安装的依赖包（pip包）不丢失，VSCode远程开发场景下，在Server端安装的插件不丢失。 查询支持的有效规格列表 查询支持的有效规格列表。 查询支持可切换规格列表 查询Notebook实例可切换的规格列表。
Gallery”获取他人共享的内容，快速完成构建。在您完成模型的训练和导入之后，您可以将自己的模型分享至“AI Gallery”，进行知识共享。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“模型管理”，进入模型列表页面。 单击模型的“版本数量”，在展开的版本列表中，单击“操作”列的“发布”进入发布页面。
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE（VS Code）开发模型。 父主题： 硬盘限制故障
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： OBS操作相关故障
tput_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练
tput_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练
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在JupyterLab使用Git克隆代码仓 在JupyterLab中创建定时任务 上传文件至JupyterLab 下载JupyterLab文件到本地 在JupyterLab中使用MindInsight可视化作业 在JupyterLab中使用TensorBoard可视化作业 父主题： 使用Notebook进行AI开发调试
Gallery中的AI应用 使用AI Gallery微调大师训练模型 使用AI Gallery在线推理服务部署模型 Gallery CLI配置工具指南 计算规格说明
性能预期：QPS 20/s - 业务访问方式 推理业务访问：“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求，客户端到云服务端到端可接受时延。 例如：当前是“客户端 -> 云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模，是否涉及分布式推理
tput_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，将trainer_log.jsonl文件长传至可视化工具页面，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练
表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps:
sh; ascendfactory-cli train <cfgs_yaml_file> <model_name> <exp_name> 使用ECS中构建新镜像构建的新镜像时，训练作业启动命令中输入： cd /home/ma-user/modelarts/user-job-dir/AscendFactory;
ModelArts CLI命令参考 ModelArts CLI命令功能介绍 （可选）本地安装ma-cli ma-cli auto-completion自动补全命令 ma-cli configure鉴权命令 ma-cli image镜像构建支持的命令 ma-cli ma-job训练作业支持的命令
0：打标者 1：审核者 2：团队管理者 3：数据集拥有者 status 否 Integer 标注成员的当前登录状态。可选值如下： 0：未发送邀请邮件 1：已发送邀请邮件但未登录 2：已登录 3：标注成员已删除 update_time 否 Long 更新时间。 worker_id 否 String
是否必选 参数说明 YAML_FILE String 否 DLI Spark作业的配置文件本地路径，如果不传则表示配置文件为空。 --file String 是 程序运行入口文件，支持本地文件路径、OBS路径或者用户已上传到DLI资源管理系统的类型为jar或pyFile的程序包名。
对于OBS连接不稳定的现象，通过增加代码来解决。您可以在代码最前面增加如下代码，让TensorFlow对ckpt和summary的读取和写入可以通过本地缓存的方式中转解决： import moxing.tensorflow as mox mox.cache() 父主题： OBS操作相关故障
表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 模型 Template 模型参数量 训练策略类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具 (Deepspeed) 规格与节点数 Qwen-VL Qwen-VL 7B full 2048 gradient_accumulation_steps:
迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
--local-dir <模型下载路径> 方法三：使用专用多线程下载器hfd：hfd 是本站开发的huggingface专用下载工具，基于成熟工具git+aria2，可以做到稳定下载不断线。 方法四：使用Git clone，官方提供了git clone repo_url的方式下
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