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在ModelArts的Notebook中使用MoXing时，如何进行增量训练？ 在使用MoXing构建模型时，如果您对前一次训练结果不满意，可以在更改部分数据和标注信息后，进行增量训练。 “mox.run”添加增量训练参数 在完成标注数据或数据集的修改后，您可以在“mox.run
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。
请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-Type 否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 响应参数 状态码：200 表3 响应Body参数
录来储存临时文件。“/cache”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。 映射规则：当前不支持CPU配置cache盘；GPU与昇腾资源为单卡时，cache目录保持500G大小限制；除单卡外，cache盘大小与卡数有关，计算方式为卡数*500G，上限为3T。详细表1所示。 表1
议使用SFS存放数据，SFS支持扩容。 GPU规格的资源 表1 GPU cache目录容量 GPU规格 cache目录容量 GP Vnt1 800G 8*GP Vnt1 3T GP Pnt1 800G CPU规格的资源 表2 CPU cache目录容量 CPU规格 cache目录容量
ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR：
ECS中上传新镜像 Step1 在ECS中Docker登录 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中粘贴临时登录指令，即可完成登录。 图1 复制登录指令 Step2 修改并上传镜像 在ECS服务器中输入登录指令后，使用下列示例命令将Standard镜像上传至SWR：
获取APP列表 功能介绍 获取APIG APP基本信息列表，用户只能获取自己创建的APP信息。 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 /v1/{pr
GPU或者Ascend资源，对GPU或Ascend类型的资源，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来储存临时文件。 当前开发环境的Cache盘使用时，没有容量告警，在使用时很容易超过限制，并直接重启Notebook实例。重启后多种配置重置，会导致
如果第二次增量训练的epochs数值和第一次常规训练的epochs数值设置一样，则会报错。 如果第二次增量训练的epochs数值小于第一次常规训练的epochs数值，则增量训练会出现少训练一个epoch的现象。 处理方法 第二次增量训练设置的epochs数值需要大于第一次常规训练设置的epochs数值。
镜像里面“/var/lib/cloud/instances”残留了制作镜像机器（后面称模板机）的实例ID信息，如果制作镜像不清理“/var/lib/cloud/*”就会导致用该镜像再重装模板机时，cloud-init根据残留目录（含实例ID）判断已经执行过一次，进而不会再执行user-data里面的脚本。
设置断点续训练 什么是断点续训练 断点续训练是指因为某些原因（例如容错重启、资源抢占、作业卡死等）导致训练作业还未完成就被中断，下一次训练可以在上一次的训练基础上继续进行。这种方式对于需要长时间训练的模型而言比较友好。 断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkp
源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“配置管理”，进入资源池配置管理页面。 图1 配置管理 在镜像预热中单击编辑图标，填写镜像预热信息。 表1 镜像预热参数 参数名称 说明 镜像来源 可选择“预置”或“自定义”的镜像。 预置：可选择SWR服务上自有的或他人共享的镜像。 自定义：可直接填写镜像地址。
成本。 成本分析 通过华为云费用账单来分析账号下的成本支出情况。 成本优化 长期使用的资源，建议客户使用更优惠的方式购买（包年包月）；针对临时使用的资源，您可选择按需的资源规格，避免浪费。
否 String 消息体的类型。设置为text/plain，返回临时预览链接。设置为application/octet-stream，返回临时下载链接。 X-Auth-Token 是 String 用户token 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 app_name
在“创建算法”页面中，会自动填充上一次训练作业的算法参数配置，您可以根据业务需求在原来算法配置基础上进行修改。 订阅算法不支持另存为算法。 重建训练作业 当对创建的训练作业不满意时，您可以单击操作列的重建，重新创建训练作业。在重创训练作业页面，会自动填入上一次训练作业设置的参数，您仅需在
使用场景 特点 挂载操作参考 EmptyDir 适用于训练缓存场景。 Kubernetes的临时存储卷，临时卷会遵从Pod的生命周期，与Pod一起创建和删除。 使用临时存储路径 HostPath 适用于以下场景： 容器工作负载程序生成的日志文件需要永久保存。 需要访问宿主机上Docker引擎内部数据结构的容器工作负载。
在当前安全组的入方向规则中添加一条规则，基本协议选择ICMP协议，详细配置如下表所示，添加规则步骤请参考添加安全组规则。 表1 入方向规则 方向 协议/应用 端口 源地址 入方向 ICMP 全部 0.0.0.0/0 华为云安全组支持的协议参考可参考下表。 表2 入方向规则 协议 端口 说明 协议 端口 说明
行调优。请注意AOE只适合静态shape的模型调优。在AOE调优时，容易受当前缓存的一些影响，建议分两次进行操作，以达到较好的优化效果（第一次执行生成AOE的知识库，在第二次使用时可以复用）。在该场景中，AOE对text_encoder等模型提升效果不大，性能主要瓶颈点在unet
一起，一次交由LLM进行验证。 如下图所示，在投机模式下，先由小模型依次推理出token 1、2、3，并将这3个token一次性输入大模型LLM推理，得到1'、2'、3'、4'，将1、2、3与1'、2'、3'依次校验，即可用三次小模型推理（相较于大模型，耗时极短），以及一次大模型
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