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Ascend相关问题 Cann软件与Ascend驱动版本不匹配 训练作业的日志出现detect failed（昇腾预检失败） 父主题： 训练作业
间带宽恢复到370GB/s。 可能原因如下，仅供参考： 驱动程序问题：可能是由于驱动程序没有正确安装或配置，导致NVLINK带宽受限。重新安装nvidia驱动、CUDA和nvidia-fabricmanager等软件后，驱动程序可能已经正确配置，从而解决了这个问题。 硬件问题：如
软件类型 版本详情 操作系统 Ubuntu 20.04 server 64bit 内核版本 5.4.0-144-generic 架构类型 x86 驱动版本 525.105.17 cuda 12.0 container-toolkit 1.13.3-1 fabricmanager 525.105
属资源池的规格。 每个用户对集群的驱动要求不同，在专属资源池列表页中，可自行选择加速卡驱动，并根据业务需要进行立即变更或平滑升级。ModelArts提供了自助升级专属资源池GPU/Ascend驱动的能力，可参考升级Standard专属资源池驱动进行升级。 专属资源池提供了故障节点
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练生成一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题：
F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 父主题：
libgoogle-glog-dev liblmdb-dev libatlas-base-dev librdmacm1 libcap2-bin libpq-dev mysql-common net-tools nginx openslide-tools openssh-client openssh-server
自定义镜像中不能安装GPU或Ascend驱动程序。当用户选择GPU资源运行训练作业时，ModelArts后台自动将GPU驱动程序放置在训练环境中的 /usr/local/nvidia目录；当用户选择Ascend资源运行训练作业时，ModelArts后台自动将Ascend驱动程序放置在/usr/lo
持选择Containerd或Docker作为容器引擎。 修改操作系统。在“操作系统”下拉列表中指定操作系统版本。 修改驱动版本。在“驱动版本”下拉列表中指定驱动版本。 指定节点计费模式。用户增加节点数量时，可以打开“节点计费模式”开关，为资源池新扩容的节点设置不同于资源池的计费模
不同类型标签列数据产生的评估结果说明请参见评估结果说明。 图1 模型评估报告 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 评估结果说明
算法订阅ID item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超
atest-py2.py3-none-any.whl中的latest修改为任意版本号，例如modelarts-1.0.0-py2.py3-none-any.whl，修改后不影响实际安装SDK的真实版本号。
# 驱动挂载，保持不动 mountPath: /usr/local/Ascend/driver - name: ascend-add-ons # 驱动挂载，保持不动
# 驱动挂载，保持不动 mountPath: /usr/local/Ascend/driver - name: ascend-add-ons # 驱动挂载，保持不动
业务实际情进行选择。 4 （可选）配置驱动 当专属资源池中的节点含有GPU/Ascend资源时，为确保GPU/Ascend资源能够正常使用，需要配置好对应的驱动。如果在购买资源池时，没配置自定义驱动，默认驱动不满足业务要求，可通过本章节将驱动升级到指定版本。 5 （可选）配置镜像预热
# 驱动挂载，保持不动 mountPath: /usr/local/Ascend/driver - name: ascend-add-ons # 驱动挂载，保持不动
创建数据集版本 为数据集创建新的版本。 dataset.create_version(name=None, version_format=None, label_task_type=None, label_task_id=None, **kwargs) 示例代码 示例一：为数据集创建新的版本
subscription_id="subscription_id", # 算法订阅ID，也可直接填写版本号 item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号 parameters=[ wf.
te Cluster资源池 升级Lite Cluster资源池驱动操作请参见升级Lite Cluster资源池驱动 升级Lite Cluster资源池单个节点驱动操作请参见升级Lite Cluster资源池单个节点驱动 父主题： Lite Cluster资源管理
算法订阅ID item_version_id="item_version_id", # 算法订阅版本ID，也可直接填写版本号 parameters=[] ), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超
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