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网络调整公告 ModelArts针对网络进行安全加固和优化，新的网络模式可以为用户的资源提供更好的隔离性，提升云上资源的安全。为保障您的网络安全，建议您后续使用新网络创建Standard资源池。 表1 上线局点 上线局点 上线时间 华东二 2024年10月29日 20:00 父主题：
"workforce_count" : 1, "labeler_count" : 1, "reviewer_count" : 0 }, "sample_stats" : { "total_sample_count" : 309,
Lite功能介绍 ModelArts Lite基于软硬件深度结合、垂直优化，构建开放兼容、极致性价比、长稳可靠、超大规模的云原生AI算力集群，提供一站式开通、网络互联、高性能存储、集群管理等能力，满足AI高性能计算等场景需求。目前其已在大模型训练推理、自动驾驶、AIGC、内容审核等领域广泛得到应用。
并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件系统，详细介绍可以参见并行文件系统。 在ModelArts运行态的Notebook容器中，采用动态挂载特性，将OBS对象存储模
内置的知识库进行自动优化，以提升模型的运行效率。 自动高性能算子生成工具AKG AKG(Auto Kernel Generator)对深度神经网络中的算子进行优化，并提供特定模式下的算子自动融合功能。提升在昇腾硬件后端上运行网络的性能。 AKG由三个基本的优化模块组成：规范化、自动调度和后端优化。
time:"+str(cost)) print("average infer time:"+str(total_time/count), " total count:"+str(count)) else: not_num = not_num -1 f.write(file
Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts
"workforce_count" : 1, "labeler_count" : 1, "reviewer_count" : 0 }, "sample_stats" : { "total_sample_count" : 317, "u
"origin_sample_count" : 18, "add_sample_count" : 0, "modified_sample_count" : 0, "unmodified_sample_count" : 18, "deleted_sample_count"
为高性能存储，比如工业设计、能源勘探这些。 容量 PB级别 EB级别 TB级别 时延 3~10ms 10ms 亚毫秒级 IOPS/TPS 单文件系统 10K 千万级 单盘 128K 带宽 GB/s级别 TB/s级别 MB/s级别 是否支持数据共享 是 是 是 是否支持远程访问 是
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断点续训练是通过checkpoint机制实现。 checkpoint的机制是：在模型训练的过程中，不断地保存训练结果（包括但不限于EPOCH、模型权重、优化器状态、调度器状态）。即便模型训练中断，也可以基于checkpoint接续训练。 当需要从训练中断的位置接续训练，只需要加载checkpo
支持单机多卡、多机多卡的分布式训练，有效加速训练过程 支持训练作业的故障感知、故障诊断与故障恢复，包含硬件故障与作业卡死故障，并支持进程级恢复、容器级恢复与作业级恢复，提供容错与恢复能力，保障用户训练作业的长稳运行 提供训练作业断点续训与增量训练能力，即使训练因某些原因中断，也可以基于ch
error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码。 调用成功时无此字段。 job_total_count Integer 查询到的用户创建作业总数。 job_count_limit Integer 用户还可以创建训练作业的数量。 jobs jobs结构数组 训练作业的属性列表，具体请参见表4。
的训练。DeepSpeed的核心思想是在单个GPU上实现大规模模型并行训练，从而提高训练速度。DeepSpeed提供了一系列的优化技术，如ZeRO内存优化、分布式训练等，可以帮助用户更好地利用多个GPU进行训练 Accelerate是一种深度学习加速框架，主要针对分布式训练场景。
namespace String 镜像所述的SWR组织。 update_at Long 镜像最后更新的时间，UTC毫秒。 version_count Integer 镜像版本个数。 请求示例 GET https://{endpoint}/v1/{project_id}/images/group
finished_sample_count Integer 已完成的样本数量。 path String 导出的输出路径。 progress Float 任务当前进度百分比。 status String 任务状态。 task_id String 任务ID。 total_count Integer 导出任务的总数量。
训练作业性能降低 问题现象 使用ModelArts平台训练算法训练耗时增加。 原因分析 可能存在如下原因： 平台上的代码经过修改优化、训练参数有过变更。 训练的GPU硬件工作出现异常。 处理方法 请您对作业代码进行排查分析，确认是否对训练代码和参数进行过修改。 检查资源分配情况（
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