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Gallery会将资产保存在AI Gallery官方的SWR仓库内。 对于用户提供的一些个人信息，AI Gallery会保存在数据库中。个人信息中的敏感信息，如手机，邮箱等，AI Gallery会在数据库中做加密处理。 AI Gallery的更多介绍请参见《AI Gallery》。 父主题： 安全
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json或jsonl格式的数据，数据集中的每个样本包含的标签保持一致，且必须包含text标签。实际训练过程中只会读取该字段。 [ { 'text': 'April is the
图片经过裁剪后，xml中矩形框“bndbox”大小不符 按图片裁剪比例缩放xml文件中“bnxbox”值 xml中矩形框“bndbox”宽或高值过小，显示为一条线 矩形框宽或高差值小于2，移除当前“object” xml中矩形框“bndbox”最小值大于最大值 移除当前“object” 矩形框“b
部分规格支持“存储配置”开关，该参数默认关闭。 系统盘 打开“存储配置”开关后，可以看到每个实例默认自带的系统盘的磁盘类型、大小或数量。 部分规格没有携带系统盘，在创建专属资源池时支持设置系统盘的磁盘类型和大小。 容器盘 打开“存储配置”开关后，可以看到每个实例自带的容器盘的磁盘类型、大小和数量。容器盘的类型只能是本地盘或云硬盘，不允许修改。
华为云ModelArts服务视频 高可用冗余节点功能介绍 03:07 了解什么是高可用冗余节点功能 操作指导 开发一条Workflow 操作指导 5:55 开发一条Workflow VS Code连接Notebook 操作指导 02:16 VS Code一键连接Notebook VS
crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url} 使用nerdctl工具拉取镜像。 nerdctl --namespace k8s.io pull
left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“/cache”目录下，GPU规格资源的每个节点会有一个“/cache”目录，空间大小为4TB。并确认该目录下并发创建的文件数量是否过大，占用过多存储空间会出现inode耗尽的情况，导致空间不足。
crictl images 无法查询到。以下命令可选其一进行镜像拉取： 使用 containerd 自带的工具 ctr 进行镜像拉取。 ctr -n k8s.io pull {image_url} 使用nerdctl工具拉取镜像。 nerdctl --namespace k8s.io pull
通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的版本自动发布的功能。数据集版本发布节点主要用于将已存在的数据集或者标注任务进行版本发布，每个版本相当于数据的一个快照，可用于后续的数据溯源。主要应用场景如下： 对于数据标注这种操作，可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本，
kenPipeError: [Errno xx] Broken pipe”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 在大规模分布式作业上，每个节点都在复制同一个桶的文件，导致OBS桶限流。 OBS Client连接数过多，进程/线程之间的轮询，导致一个OBS Client与服务端
第二个计费周期为10:00:00 ~ 11:00:00，在10:00:00 ~ 10:45:46间产生费用，该计费周期内的计费时长为2746秒。 您需要为每个计费周期付费，计费公式如表2所示。产品价格详情中标出了资源的每小时价格，您需要将每小时价格除以3600，得到每秒价格。 表2 计费公式 资源类型
ntimeError: connect() timed out”。 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 如果在此之前是有进行数据复制的，每个节点复制的速度不是同一个时间完成的，然后有的节点没有复制完，其他节点进行torch.distributed.init_process_group()导致超时。
Alpaca指令微调数据：如上述提供的alpaca_gpt4_data.json数据集，数据集包含有以下字段： instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction对应的内容会与input对应的内容拼接后作为指令，即指令为instruction\ninput。
String 否 按DLI分组资源名称查询DLI资源详细信息。 -k / --kind String 否 按DLI分组资源类型查询DLI资源详细信息，支持jar、pyFile、file和modelFile。 -g / --group String 否 按DLI分组资源组名查询DLI资源组详细信息。
libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev librdmacm1 libcap2-bin libpq-dev mysql-common net-tools nginx openslide-tools openssh-client openssh-server
1.35小时 32B：0.58小时 14B：0.25小时 7B：0.15小时 表6 各模型的吞吐数据参考 模型名称 调优类型 吞吐下限取整 吞吐上限取整 Baichuan2-13B 全参微调 1200 1600 LoRA微调 1300 1800 ChatGLM3-6B 全参微调 2000
JobAlgorithmResponse object 训练作业算法。目前支持三种形式： id：只取算法的id； subscription_id+item_version_id：取算法的订阅id和版本id； code_dir+boot_file：取训练作业的代码目录和启动文件。 tasks Array of TaskResponse
Console的本质为Python终端，输入一条语句就会给出相应的输出，类似于Python原生的IDE。 进入JupyterLab主页后，可在“Console”区域下，选择适用的AI引擎，单击后将新建一个对应框架的Notebook文件。 由于每个Notebook实例选择的工作环境不同，
在“模型”区域，单击“添加”。 在“添加模型”对话框，配置模型ID、模型名称和分组名称，单击“添加模型”。 图6 添加模型 参数 说明 模型 ID 步骤二.2获取的模型名称。 模型名称 自定义模型名称。 分组名称 自定义分组名称。 步骤四：在Cherry Studio中使用MaaS API 在Cherry
明确时间范围。 文件名或目录：根据文件名称或者文件存储目录筛选。 标注人：选择执行标注操作的账号名称。 样本属性：表示自动分组生成的属性。只有启用了自动分组任务后才可使用此筛选条件。 数据属性：暂不支持。 图2 筛选条件 父主题： 标注ModelArts数据集中的数据
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