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用率，如果模型出现oom报错，调小参数； tensor_parallel_size是使用的卡数； quantization是量化参数，使用非量化权重，去掉quantization参数；如果使用awq、smoothquant或者gptq加载的量化权重，根据量化方式选择对应参数，可选
创建AI应用，确保镜像可以正常启动，并可以在本地curl通返回预期内容。 镜像中配置的端口错误 模型可以正常启动，但是因为镜像中启用的端口非8080，或者镜像启用的端口与创建模型时配置的端口不一致，导致部署服务时register-agent无法与模型通信，超过一定时间后（最长20分钟）认为模型启动失败。
如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数据数不少20条。 创建数据集
Integer 正在加载的样本数量。 managed Boolean 是否是托管数据集。可选值如下： true：托管数据集 false：非托管数据集 next_version_num Integer 数据集下个版本数。 running_tasks_id Array of strings
重启AI应用，使环境变量的新增、修改、删除生效。 当AI应用的状态为“运行中”时，则在“运行资源设置”处，单击“重启”。 当AI应用的状态为非“待启动”时，则环境变量的变更会随应用启动自动生效。 管理AI应用可见范围 创建AI应用时，默认“可见范围”是“私密”，且“仅自己可见”。创建完成后，支持修改可见范围。
on/json” data 在线服务-非必选 批量服务-必选 String 请求体以json schema描述。参数说明请参考官方指导。 表5 response结构说明 参数 是否必选 参数类型 描述 Content-type 在线服务-非必选 批量服务-必选 String da
Gallery的“我的订阅”中，不会展示在AI云商店的“买家中心”中。 云商店当前付费商品默认发布后是隐藏商品，在Gallery首页将不可见，只有在云商店卖家中心改变商品为非隐藏，Gallery首页付费资产列表才对该商品可见。 更多关于商业售卖商品的使用指导请参见《云商店用户指南》，商业售卖商品在华为云云商店的使用流程如下：
增强的速度。 模型保存不要太频繁：模型保存操作一般会阻塞训练，如果模型较大，并且较频繁地进行保存，就会影响GPU/NPU利用率。同理，其他非GPU/NPU操作尽量不要阻塞训练主进程太多的时间，如日志打印，保存训练指标信息等。 父主题： 管理模型训练作业
release_to_gallery(title="资产名称")发布Workflow新资产，版本号为"1.0.0"；如果Workflow包含非gallery的算法，则自动将依赖算法发布至gallery，版本号为"1.0.0"。 Workflow.release_to_gallery(content_id="**"
指定作业的引擎ID，默认为“0”。查询自动学习资源规格无需此参数。 project_type 否 Integer 项目类型。默认为“0”。 0：非自动学习项目。 1：自动学习，图像分类。 2：自动学习，物体检测。 3：自动学习，预测分析。 请求消息 无请求参数。 响应消息 响应参数如表3所示。
排除或删除四通道格式的图片。 检查标注框是否符合要求（物体检测） 目前物体检测仅支持矩形标注框。请确保所有图片的标注框为矩形框。 如果使用非矩形框，可能存在以下报错： Error bandbox. 针对其他类型的项目（图像分类、声音分类等），无需关注此问题。 预测分析作业失败的排查思路
供）。 如果使用的基础镜像是第三方镜像（非ModelArts提供的公共镜像），Dockerfile文件中需要添加uid为1000的用户ma-user和gid为100的用户组ma-group，具体可参考Dockerfile文件（基础镜像为非ModelArts提供）。 本例的Dock
循环体 debugger.stop() # 一般在训练循环末尾结束工具。 debugger.step() # 在训练循环的最后需要重置工具，非循环场景不需要。 具体的config.json的配置要求请参见介绍。 创建比对compare.json文件。 单卡场景 { "npu_path":
循环体 debugger.stop() # 一般在训练循环末尾结束工具。 debugger.step() # 在训练循环的最后需要重置工具，非循环场景不需要。 具体的config.json的配置要求请参见介绍。 使用run_ut.py执行预检。 msprobe -f pytorch
如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 创建数据集 数据准备完成后，需要创建相应项目支持的类型的数据集，具体操作请参考创建ModelArts数据集。
md” 必选文件，数据集要求说明，定义了模型训练时对数据集的要求，会显示在微调工作流的“准备数据”页面。 “requirements.txt” 非必选文件，环境配置文件，定义了项目依赖的python包。AI Gallery提供了基础镜像的依赖环境，如果要添加自定义依赖项，可通过requirements
snt9b”，则该值即为4。 当需要启动文件仍然在逻辑上仅运行1次时，则可以在启动文件中判断“ASCEND_DEVICE_ID”的值，当值为“0”则执行逻辑，当值为非0则直接退出。 Ascend-Powered-Engine框架对应的代码示例“mindspore-verification.py”，请参见训
训练作业状态。 说明： 如果昇腾以及MindSpore框架的训练作业运行失败，您可以在作业状态的提示信息中，单击昇腾论坛进行发帖提问或者搜索问题。 非昇腾规格的作业运行失败后，您可以在作业状态的提示信息中，单击ModelArts开发者论坛进行发帖或者搜索已有问题。 “创建时间” 记录训练作业创建时间。
如果您的数据较多，推荐OBS Browser+上传数据或上传文件夹。上传的数据需满足此类型自动学习项目的数据集要求。 在上传数据时，请选择非加密桶进行上传，否则会由于加密桶无法解密导致后期的训练失败。 用于训练的文本，至少有2种以上的分类，每种分类样本数据数不少20行。 创建数据集
再关注OBS的相关操作。 可以直接把SFS的目录直接挂载到调试节点的"/mnt/sfs_turbo"目录，或者保证对应目录的内容和SFS盘匹配。 调试时建议使用接近的方式，即：启动容器实例时使用"-v"参数来指定挂载某个宿主机目录到容器环境。 docker run -ti -d -v
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