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Attention模块是否使用融合flash attention算子（性能较优）或者使用小算子。 训练脚本 由算法迁移人员排查迁移后的NPU脚本是否存在问题，可以通过Beyond Compare工具比对GPU训练脚本和NPU训练脚本之间是否存在差异。例如是否GPU环境下开启了FA但是NPU上未开启FA。
查看授权列表 功能介绍 查看授权列表。 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/{project_id}/authorizations 表1 路径参数
点开slow rank模块，html中会基于表格展示每张卡不同step的计算耗时、通信耗时和空闲耗时。基于该表格，通常关注计算耗时(compute)和空闲耗时(free)这两列，可以初步分析当前瓶颈点是计算还是任务下发，以及是否存在计算快慢卡和下发快慢卡。如下图所示，可以看到8
段，这些随机性会导致训练运行结果每次表现不一致，无法进行和标杆的比对。因此在训练模型复现问题时，需要固定存在随机性的步骤，保证实验可重复性。存在随机性的步骤包括模型参数初始化，数据Batch加载顺序，Dropout层等。部分算子的计算结果也存在不确定性，需要固定。 当前固定随机性操作可分为工具固定和人工固定两种。
/v1/{project_id}/notebooks/all 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID，获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 feature 否 String
在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业？ 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？ 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数？ ModelArts训练时使用os.system('cd xxx')无法进入文件夹怎么办？
SSS”(其中hh表示小时，mm表示分钟，ss表示秒，SSS表示毫秒)。 @modelarts:feature Object 物体检测标签专用内置属性：形状特征，类型为List。以图片的左上角为坐标原点[0, 0]，每个坐标点的表示方法为[x, y]，x表示横坐标，y表示纵坐标(x和y均>=0)。每种形状的格式如下：
Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求参数 表3 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
启动智能标注时，需标注作业存在至少2种标签，且每种标签已标注的图片不少于5张。 启动智能标注时，必须存在未标注图片。 启动智能标注前，保证当前系统中不存在正在进行中的智能标注任务。 检查用于标注的图片数据，确保您的图片数据中，不存在RGBA四通道图片。如果存在四通道图片，智能标注任务
精度比对，对PyTorch整网API粒度的数据dump、精度比对，进而定位训练场景下的精度问题 支持溢出检测功能，判断是否存在输入正常但输出存在溢出的API，从而判断是否为正常溢出。 梯度状态监控，用于采集梯度数据并进行梯度相似度比对，可以精准定位出现问题的step。 执行pip install
limit={limit} Path参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 query请求参数 参数 是否必选 参数类型 说明 de_type 是 String
x.x”。 设置“谁可以看”。 设置资产的公开权限。可选值有： “公开”：表示所有使用AI Gallery的用户都可以查看且使用该资产。 “指定用户”：表示仅特定用户可以查看及使用该资产。 “仅自己可见”：表示只有当前账号可以查看并使用该资产。 设置“时长限制”。 设置订阅者可以免
高编译效率。FAQ 正常 模型描述已更新。 Model description updated. - 正常 模型运行时依赖未更新。 Model running dependencies not updated. - 正常 模型运行时依赖已更新。正在重新构建镜像 Model running
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
点执行的超时时间、以及节点执行是否跳过的相关配置 否 StepPolicy depend_steps 依赖节点的列表，该字段决定了DAG的结构，也决定了节点执行的顺序 否 Step或者list[Step] 表3 StepPolicy 属性 描述 是否必填 数据类型 poll_interval_seconds
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（cpu/mem/gpu/snt9/infiniband）是否符合预期。 通过
ata/status 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数
如果您已经安装了自动更新功能，则系统将自动下载和安装可用的更新，这可能导致系统在不经意间被重启，如果使用的软件依赖于特定版本的内核，那么当系统自动更新到新的内核版本时，可能会出现兼容性问题。在使用Ubuntu20.04时，建议手动控制内核的更新。 禁用自动更新可能会导致您的系统变
复制数据。 请注意，数据文件大小不等于内存占用大小，需仔细评估内存使用情况。 退出码139 请排查安装包的版本，可能存在包冲突的问题。 排查办法 根据错误信息判断，报错原因来源于用户代码。 您可以通过以下两种方式排查： 线上环境调试代码（仅适用于非分布式代码） 在开发环境（not
该方式主要是通过模型替换，先定位出具体哪个模型引入的误差，进一步诊断具体的模型中哪个算子或者操作导致效果问题，模型替换原理如下图所示。通过设置开关选项（是否使用onnx模型），控制模型推理时，模型使用的是onnx模型或是mindir的模型。 图1 精度诊断流程 一般情况下，onnx模型推理的结
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