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场景说明 1 配置Lite Server网络 Server资源开通后，需要进行网络配置，才可使其与Internet通信。在后续配置存储和软件环境时需要Server服务器能够访问网络，因此需要先完成网络配置。 2 配置Lite Server存储 Server资源需要挂载数据盘用于存储数据
足诉求时，用户可以通过AOM服务提供的指标消费和使用的能力来查看指标。设置指标阈值告警、告警上报等，都可以直接在AOM控制台操作。具体参见通过AOM控制台查看ModelArts所有监控指标。 方式三：通过Grafana查看所有监控指标 当AOM的监控模板不能满足用户诉求时，用户可
ServerImageResponse object 实例镜像信息。 status String 实例状态。 CREATE_FAILED: 创建失败； CREATING: 创建中； DELETED: 已删除； DELETE_FAILED: 删除失败； DELETING: 删除中； ERROR: 错误；
gpu.memoryUtil*100, gpu.memoryTotal)) 注：用户在使用pytorch/tensorflow等深度学习框架时也可以使用框架自带的api进行查询。 父主题： Standard Notebook
日志提示“label_map.pbtxt cannot be found” 问题现象 使用目标检测算法训练时，训练作业日志运行出现如下报错：ERROR:root:label_map.pbtxt cannot be found. It will take a long time to
对于标注任务类型为“物体检测”的数据集版本，当已标注样本数为0时，发布版本后，数据特征页签版本置灰不可选，无法显示数据特征。否则，显示已标注的图片的数据特征。 对于标注任务类型为“图像分类”的数据集版本，当已标注样本数为0时，发布版本后，数据特征页签版本置灰不可选，无法显示数据特征。否则，显示全部的图片的数据特征。
工作空间管理权限 表1 工作空间管理细化权限说明 权限 对应API接口 授权项 依赖的授权项 IAM项目 企业项目 创建工作空间 POST /v1/{project_id}/workspaces modelarts:workspace:create - √ √ 查询工作空间列表 GET
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。
先远程登录到所选的镜像，使用“nvcc -V”查看目前镜像自带的CUDA版本。 重装torch等，需要注意选择与上一步版本相匹配的版本。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/llm_train/AscendSpeed/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。
服务实例所在的虚拟私有云ID，服务自定义网络配置时返回。 subnet_network_id String 服务实例所在的子网的网络ID，服务自定义网络配置时返回。 security_group_id String 服务实例所在的安全组，服务自定义网络配置时返回。 status String
ensorFlow的原生接口。 当非MoXing代码中没有Adam名称范围时，需要修改非MoXing代码，在其中增加如下内容： with tf.variable_scope("Adam"): 在增加代码时不建议使用自定义“global_step”，推荐使用tf.train.get
能数据，主要包括PyTorch层算子信息、CANN层算子信息、底层NPU算子信息、以及算子内存占用信息等，可以全方位分析PyTorch训练时的性能状态。 录制命令如下： 在启动训练脚本基础：步骤三 启动训练脚本 新加DO_PROFILER=1和PROF_SAVE_PATH=/save_path参数，单机启动举例说明：
df = pd.read_csv(ff, **param) 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 建议与总结 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。
用户通过ECS获取基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过ECS中构建新镜像的方式来部署训练环境。可以在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境，然后自动进行NPU适配，并将以上源码和环境打包至镜像中。
用户通过ECS获取基础镜像步骤拉取基础镜像并上传至SWR中。随后可通过ECS中构建新镜像的方式来部署训练环境。可以在ECS中，通过运行Dockerfile文件会在基础镜像上创建新的镜像。新镜像命名可自定义。在构建镜像的过程中会下载完整的模型代码、执行环境，然后自动进行NPU适配，并将以上源码和环境打包至镜像中。
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/ws/model/llama2-70B 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。
parquet 必须修改。训练时指定的输入数据路径。请根据实际规划修改。 ORIGINAL_HF_WEIGHT /home/ma-user/work/model/llama-2-13b-chat-hf 必须修改。加载tokenizer与Hugging Face权重时，对应的存放地址。请根据实际规划修改。
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