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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得不安全，因为您需要手动安装重要的安全补丁。在
模型NPU卡数取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推 表1 模型NPU卡数取值表 支持模型 支持模型参数量 文本序列长度 训练类型 Zero并行 规格与节点数 llama3 70B cutoff_len=4096
ERROR：modelarts-downloader.py: Get object key failed: 'Contents' 图1 获取内容失败 原因分析 在创建训练作业时指定的代码目录不存在导致训练失败。 处理方法 请您根据报错原因排查创建训练作业时指定的代码目录，即OBS桶的路径是否正确。有两种方法判断是否存在。
APPcode认证是一种简易的API调用认证方式，通过在HTTP请求头中添加参数X-Apig-AppCode来实现身份认证，无需复杂的签名过程，适合于客户端环境安全可控的场景，如内网系统之间的API调用。在ModelArts中，支持在部署在线服务时开启AppCode认证（部署模型为在线服务中的“支持A
--loader：选择对应加载模型脚本的名称。 --saver：选择模型保存脚本的名称。 --tensor-model-parallel-size：${TP}张量并行数，需要与训练脚本中的TP值配置一样。 --pipeline-model-parallel-size：${PP}流水线并行数，需要与训练脚本中的PP值配置一样。
CheckTaskStats object 历史汇总后的统计信息。 表4 CheckTaskStats 参数 参数类型 描述 accepted_sample_count Integer 通过的样本数目。 checked_sample_count Integer 已验收的样本数目。 pass_rate
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有
用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有
同一昇腾算力资源池中，支持资源池中订购不同计费类型/计费周期的资源，解决如下用户的使用场景： 用户在包长周期的资源池中无法扩容短周期的节点。 用户无法在包周期的资源池中扩容按需的节点（包括AutoScaler场景）。 支持SFS产品权限划分 支持SFS权限划分特性，可以实现训练场景中，挂载的SFS的文件夹能够权限
用户也可以自行准备训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。 请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改数据集文本字段的名称，默认为text。在维基百科数据集中，它有
ascendfactory-cli方式启动（推荐） 相对于之前demo.sh方式启动（历史版本）的启动方式，本章节新增了通过benchmark工具启动训练的方式。此方式训练完成后json日志或打屏日志直接打印性能结果，免于计算，方便用户验证发布模型的质量。并且新的训练方式将统一管理训练日志、训练结果和训练配置，使用ya
elArts的模型包规范，推理代码和配置文件也需遵循ModelArts的要求。 本章节提供针对常用AI引擎的自定义脚本代码示例（包含推理代码示例）。模型推理代码编写的通用方法及说明请见模型推理代码编写说明。 Tensorflow TensorFlow存在两种接口类型，keras接
8：图像的饱和度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 9：图像的色彩丰富程度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 10：图像的清晰度与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 11：图像的目标框数量与训练数据集的特征分布存在较大偏移。 12：图像中目标框的面积标准差与训练数据集的特征分布存在较大偏移。
响应Body参数 参数 参数类型 描述 enable_app_auth Boolean APP是否已授权。 app_auth_api AppAuthApiAuthInfo object API已授权的APP的基本信息。 表5 AppAuthApiAuthInfo 参数 参数类型 描述 api_id
每次触发flush时将该summary文件覆盖OBS上的原文件。当超过5GB后，由于达到了OBS单次导入文件大小的上限，导致无法继续写入。 处理方法 如果在运行训练作业的过程中出现该问题，建议处理方法如下： 推荐使用本地缓存的方式来解决，使用如下方法： import moxing
工作流调度信息ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 type String 类型，仅支持time（时间）。 content Map<String,Object> 内容。 action String 动作，仅支持run。 workflow_id
须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 DataParallel进行单机多卡训练的优缺点 代码简单：仅需修改一行代码。
参数 是否必选 参数类型 描述 @modelarts:color 否 String 内置属性：标签展示的颜色，为色彩的16进制代码，默认为空。例如：“#FFFFF0”。 @modelarts:default_shape 否 String 内置属性：物体检测标签的默认形状（物体检测标签专用属性），默认为空。可选值如下：
Array<LabelStats>> 按标注类型分组后的标签统计信息。 hard_detail_stats Map<String,PairOfintAndHardDetail> 难例原因详情统计信息。类型为Map<Integer, Pair<Integer, HardDetail>>，Map的key为难例原因
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