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Loss收敛情况（示意图） ppo训练结束不会打印性能。建议根据保存路径下的trainer_log.jsonl文件的最后一行总的训练steps和时间来判断性能。 图3 trainer_log.jsonl文件 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch
0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
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
0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
权限管理 ModelArts作为一个完备的AI开发平台，支持用户对其进行细粒度的权限配置，以达到精细化资源、权限管理之目的。这类特性在大型企业用户的使用场景下很常见，但对个人用户则显得复杂而意义不足，所以建议个人用户在使用ModelArts时，参照配置访问授权来进行初始权限设置。
一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大，服务器无法处理，因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求，服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理，则会包含一个Retry-After的响应信息。 414 Request-URI Too
查询操作 判断一个OBS文件是否存在，如果存在则返回True，如果不存在则返回False。 1 2 import moxing as mox mox.file.exists('obs://bucket_name/sub_dir_0/file.txt') 判断一个OBS文件夹
实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。 条带化：创建逻辑卷时指定条带化，当实际写入数据时会将连续的数据分成大小相同的块，然后依次存储在多个物理卷上，实现数据的并发读写从而提高读写性能。条带化模式的存储池不支持扩容。 新增规格 支持添加多个规格。限制如下：
107341771; new:90), process will continue running silently 原因分析 根据报错信息，可以判断是日志文件的大小已达到限制。出现该报错之后，日志不再增加，后台将继续运行。 处理方法 请您在启动文件中减少无用日志输出。 父主题： 硬盘限制故障
firstTimestamp String 事件第一次出现时间。 lastTimestamp String 事件最后一次出现时间。 count Integer 事件连续出现次数。 reason String 事件产生的原因。 message String 事件详细信息。 状态码： 400 表6 响应Body参数
0：未识别出任何目标物体。 1：置信度偏低。 2：基于训练数据集的聚类结果和预测结果不一致。 3：预测结果和训练集同类别数据差异较大。 4：连续多张相似图片的预测结果不一致。 5：图像的分辨率与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 6：图像的高宽比与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
gpuUtil gpu使用情况。 memUsage 内存使用率。 npuMemUsage npu内存使用率。 npuUtil npu使用情况。 如何判断训练作业资源利用率高低 在模型训练的训练作业列表页可以查看作业资源利用率情况。当作业worker-0实例的GPU/NPU的平均利用率低于5
果。 20 在对话框中输入问题，查看返回结果。 输入的问题需要添加如下prompt，其中“{title}”要换成待判断的新闻标题，“{key_word}”要换成待判断的新闻关键词。 你是一位资深的新闻从业者，现在需要依据新闻标题和关键词对新闻进行分类。接下来你会收到<标题>和<关
托管数据集到AI Gallery AI Gallery上每个资产的文件都会存储在线上的AI Gallery存储库（简称AI Gallery仓库）里面。每一个数据集实例视作一个资产仓库，数据集实例与资产仓库之间是一一对应的关系。例如，模型名称为“Test”，则AI Gallery仓
确的图片，然后单击“确认”完成智能标注结果的确认。确认完成后的图片将被归类至“已标注”页面下。 针对标为“难例”的图片，您可以根据实际情况判断，手工修正标签。详细操作及示例请参见•针对“图像分类”数据集。 物体检测标注作业 在“待确认”页面，单击图片查看标注详情，查看标签及目标框
{}}。 图1 预测报错 原因分析 请在“在线服务”详情页面的日志页签中查看对应的报错日志，分析报错原因。 图2 报错日志 从上图报错日志判断，预测失败是模型推理代码编写有问题。 解决方法 根据日志报错提示，append方法中缺少必填参数，修改模型推理代码文件“customize_service
_result_{timestamp}.csv文件的Forward Test Success和Backward Test Success，判断是否存在未通过测试的API，再查看api_precision_compare_details_{timestamp}.csv文件的API详细达标情况。
数，请合理设置次数。 勾选“无条件自动重启”后，只要系统检测到训练异常，就无条件重启训练作业。为了避免无效重启浪费算力资源，系统最多只支持连续无条件重启3次。 系统支持自动监控作业进程的状态和资源利用率来判定作业是否卡死，开启“作业卡死重启”开关后，支持将标记为卡死的作业进行进程
实际写入数据时会先往一个基本物理卷上写入，当存储空间占满时再往另一个基本物理卷写入。条带化是指创建逻辑卷时指定条带化，当实际写入数据时会将连续的数据分成大小相同的块，然后依次存储在多个物理卷上，实现数据的并发读写从而提高读写性能。条带化模式的存储池不支持扩容。 数据盘：部分规格支
的超参设置对应。 完成超参搜索作业的创建后，训练作业需要运行一段时间。 查看超参搜索作业详情 训练作业运行结束后，可以查看自动超参搜索结果判断此训练作业是否满意。 如果训练作业是超参搜索作业，进入训练作业详情页，选择“自动超参搜索结果”页签查看超参搜索结果。 图3 超参搜索结果 父主题：
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