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欠拟合的解决方法有哪些？ 模型复杂化。 对同一个算法复杂化。例如回归模型添加更多的高次项，增加决策树的深度，增加神经网络的隐藏层数和隐藏单元数等。 弃用原来的算法，使用一个更加复杂的算法或模型。例如用神经网络来替代线性回归，用随机森林来代替决策树。 增加更多的特征，使输入数据具有更强的表达能力。
获取对应模型的权重文件，获取链接参考表1。 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
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如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或服务，都已经处于停止状态，即总览页面没看到收费项目，仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况： 因为您在使用ModelArts过程中，将数据上传至OBS进行存储，OBS会根据实际存储的数据进行计费。建议前往OBS管理控制
如果ModelArts的自动学习项目、Notebook实例、训练作业或服务，都已经处于停止状态，即总览页面没看到收费项目，仍然发现账号还在计费。 有以下几种可能情况： 因为您在使用ModelArts过程中，将数据上传至OBS进行存储，OBS会根据实际存储的数据进行计费。建议前往OBS管理控制
专属资源池购买后，中途扩容了一个节点，如何计费？ 华为云会重新计算一个增加了该节点的账单，付费以后才能使用。 父主题： Standard资源池
源池规格资源紧张，作业需要进行排队，请耐心等待。如想降低排队时间，根据您所选资源池的类型，有以下建议： 公共资源池： 公共资源池资源较少，高峰期如举办相关活动时会存在资源不足情况。有以下方法可以尝试： 如果使用的是免费规格，可以换成收费规格，免费规格资源较少，排队概率高。 规格选
服务启动失败的原因比较多样，可能有如下几种情况： AI应用本身问题，无法启动 镜像中配置的端口错误 健康检查配置有问题 模型推理代码customize_service.py编写有问题 镜像拉取失败 资源不足，服务调度失败 模型本身问题，无法启动 如果创建模型使用的镜像本身有问题，需要在创建模型之
ama-3.1-70B-Instruct 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
co/mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
co/meta-llama/Llama-3.2-3B-Instruct 权重文件下载有如下几种方式，但不仅限于以下方式： 方法一：网页下载：通过单击表格中权重文件获取地址的访问链接，即可在模型主页的Files and Version中下载文件。 方法二：huggingface-cli：huggingface-cli是
”与代码目录共用资源，不同资源规格有不同的容量。 k8s磁盘的驱逐策略是90%，所以可以正常使用的磁盘大小应该是“cache目录容量 x 0.9”。 裸机的本地磁盘为物理磁盘，无法扩容，如果存储的数据量大，建议使用SFS存放数据，SFS支持扩容。 GPU规格的资源 表1 GPU cache目录容量
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.908）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.910）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配PyTorch NPU训练指导（6.3.907）
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