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图模式 什么是PTA图模式 PTA图模式使用TorchAir框架（继承自PyTorch框架Dynamo模式）在昇腾NPU上进行图模式推理，可达到最大化消除算子下发瓶颈的目的。推荐在小模型以及MOE模型的场景开启PTA图模式，如Qwen2-1.5B，Qwen2-0.5B，mixtr
创建并完成图像分类的智能标注任务 本节通过调用一系列API，以创建并完成智能标注任务为例介绍ModelArts API的使用流程。 概述 创建智能标注任务的流程如下： 调用认证鉴权接口获取用户Token，在后续的请求中需要将Token放到请求消息头中作为认证。 调用启动智能任务接
准备工作 ModelArts提供了集群视图、节点视图、用户视图、任务视图和任务详细视图这5个模板，这些模板在Grafana官方文档可以搜索下载，您导入模板配置Dashboards时，可直接使用。 表1 模板下载地址 模板名称 下载地址 集群视图 https://cnnorth4-modelarts-sdk
千卡及以上规模的可视化集群性能分析，助力开发者天级完成性能调优。 MindStudio-Insight提供时间线视图、内存、算子耗时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chromet
限，可以创建自定义策略。更多关于创建自定义策略操作和参数说明请参见创建自定义策略。 目前华为云支持可视化视图创建自定义策略和JSON视图创建自定义策略，本章节将使用JSON视图方式的策略，以为ModelArts用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最
限，可以创建自定义策略。更多关于创建自定义策略操作和参数说明请参见创建自定义策略。 目前华为云支持可视化视图创建自定义策略和JSON视图创建自定义策略，本章节将使用JSON视图方式的策略，以为ModelArts用户授予开发环境的使用权限并且配置ModelArts用户OBS相关的最
包含Detail信息及修改示例的HTML信息。 按照建议信息做如下修改： 亲和优化器使能，在train.py中修改优化器为apex混合精度模式下的DDP优化方式（修改点：注释第161和167行，增加第168~170行）。 二进制调优使能，减少算子编译耗时，在train.py头文件导入之后添加 （修改点：增加第37行）。
哪里可以了解Atlas800训练服务器硬件相关内容 场景描述 本文提供Atlas800训练服务器硬件相关指南，包括三维视图、备件信息、HCCL常用方法以及网卡配置信息。 Atlas 800训练服务器三维视图 Atlas 800 训练服务器（型号9000）是基于华为鲲鹏920+Snt9处理器的AI训练服
执行结果，可以新建该文件的多个视图。 打开ipynb文件，然后单击菜单栏“File > New View for Notebook”，即可打开多个视图。 图9 同一个文件的多个视图 JupyterLab的ipynb文件代码栏中输入代码，需要在代码前加!符号。 例如：安装外部库Shapely
启动智能任务 功能介绍 启动智能任务，支持启动“智能标注”和“自动分组”两大类智能任务。可通过指定请求体中的“task_type”参数来启动某类任务。数据路径或工作路径位于KMS加密桶的数据集，不支持启动主动学习和自动分组任务，支持预标注任务。 “智能标注”是指基于当前标注阶段的
Shell界面提示如下。 图1 Cloud Shell界面 当作业处于非运行状态或权限不足时会导致无法使用Cloud Shell，请根据提示定位原因即可。 图2 报错提示 部分用户登录Cloud Shell界面时，可能会出现路径显示异常情况，此时在Cloud Shell中单击回车键即可恢复正常。
zer文件，或者模型配置文件进行修改，具体的修改如下： Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py： # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA #and torch.cuda.is_bf16_supported()
权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：不允许用户使用公共资源池创建。 “策略配置方式”：选择可视化视图或者JSON视图均可。 “策略内容”：拒绝，云服务中搜索“ModelArts”服务并选中，“操作”中查找写操作“modelarts:trainJo
1434 SQL Server的TCP端口，用于返回SQLServer使用了哪个TCP/IP端口。 Oracle 1521 Oracle通信端口，弹性云服务器上部署了Oracle SQL需要放行的端口。 MySQL 3306 MySQL数据库对外提供服务的端口。 Windows Server
er文件，或者模型的配置文件进行修改，具体的修改如下： Qwen-VL 修改文件modeling_qwen.py： # 将36 37 两行注释部分 36 SUPPORT_BF16 = SUPPORT_CUDA #and torch.cuda.is_bf16_supported()
击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：委托modelarts操作SFS Turbo。 “策略配置方式”：选择可视化视图或者JSON视图均可。 “策略内容”：允许，云服务中搜索“SFSTurbo”服务并选中，“操作”中查找只读操作“sfsturbo:shares:s
的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 271行要添加注释，修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（1） 291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
的tokenizer文件，需要修改代码。修改文件chatglm3-6b/tokenization_chatglm.py 。 271行要添加注释，修改后如图1所示。 图1 修改ChatGLMv3-6B tokenizer文件（1） 291至300行要修改，修改后如图2所示。 图2 修改ChatGLMv3-6B
权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：ma_agency_obs。 “策略配置方式”：选择可视化视图或者JSON视图均可。 “策略内容”：填入如下内容。 { "Version": "1.1", "Statement": [
修改lr_scheduler.py文件，把第27行：t_mul=1. 注释掉。 修改data文件夹下imagenet22k_dataset.py，把第28行：print("ERROR IMG LOADED: ", path) 注释掉。 修改data文件夹下的build.py文件，把第112行：prefix
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