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数据校验：对您的数据集的数据进行校验，是否存在数据异常。 预测分析：将发布好的数据集版本进行训练，生成对应的模型。 模型注册：将训练后的结果注册到模型管理中。 服务部署：将生成的模型部署为在线服务。 快速查找创建好的项目 在自动学习总览页，您可以通过搜索框，根据自动学习的属性类型（项目名称）快速搜索过滤到相应的工作流，可节省您的时间。
ect}/。 如果报错路径为训练数据路径，需要在以下两个地方完成适配，具体适配方法请参考自定义算法适配章节的输入输出配置部分： 在创建算法时，您需要在输入路径配置中设置代码路径参数，默认为“data_url”。 您需要在训练代码中添加超参，默认为“data_url”。使用“dat
在专属资源池列表中，单击资源池“ID/名称”，进入详情页。单击右上角“配置NAS VPC”，检查是否开启了NAS VPC。详情页面的“NAS VPC名称”和“NAS 子网ID”如果为空则证明没有开启，单击右上角配置NAS VPC即可。 如果单击开启后报错，可能是由于对应的VPC已经创建了对等连接，删除对等连接即可。
训练作业参数有两种来源，包括后台自动生成的参数和用户手动输入的参数。具体获取方式如下： 创建训练作业时，“输入”支持配置训练的输入参数名称（一般设置为“data_url”），以及输入数据的存储位置，“输出”支持配置训练的输出参数名称（一般设置为“train_url”），以及输出数据的存储位置。 训练作业运
ModelArts中常用概念 自动学习 自动学习功能可以根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。只需三步，标注数据、自动训练、部署模型，即可完成模型构建。 端-边-云 端-边-云分别指端侧设备、智能边缘设备、公有云。 推理 指按某种策
像制作流程。 “代码目录” 算法代码存储的OBS路径。训练代码、依赖安装包或者预生成模型等训练所需文件上传至该代码目录下。如果自定义镜像中不含训练代码则需要配置该参数，如果自定义镜像中已包含训练代码则不需要配置。 请注意不要将训练数据放在代码目录路径下。训练数据比较大，训练代码目
csv。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1。 --enable-prefix-
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
型引用了其他依赖，您需要在“算法管理 > 创建算法”的“代码目录”下放置相应的文件或安装包。 安装python依赖包请参考模型中引用依赖包时，如何创建训练作业？ 安装C++的依赖库请参考如何安装C++的依赖库？ 在预训练模型中加载参数请参考如何在训练中加载部分训练好的参数？ 解析输入路径参数、输出路径参数
csv。 --num-scheduler-steps: 需和服务启动时配置的num-scheduler-steps一致。默认为1。 --served-model-name： 选择性添加，在接口中使用的模型名；如果没有配置，则默认为tokenizer。 --enable-prefix-c
description 否 String Workflow工作流配置参数的描述。 example 否 Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay 否 Boolean 是否为延迟输入的参数，默认为否。 default 否 Object 配置参数的默认值。 value 否 Object
Notebook实例重新启动后，需要删除本地known_hosts才能连接 可以在本地的ssh config文件中对这个Notebook配置参数“StrictHostKeyChecking no”和“UserKnownHostsFile=/dev/null”，如下参考所示： Host
p16，fp32的性能较差。因此，通常只在检测到某个模型精度存在问题时，才会考虑是否使用fp32进行尝试）。使用fp32精度模式的配置文件如下： 配置文件： # config.ini [ascend_context] precision_mode=enforce_fp32 #使用
ModelArts是面向AI开发者的一站式开发平台，提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式训练、自动化模型生成及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署AI应用，管理全周期AI工作流。 ModelArts服务的计费方式简单、灵活，您既可以选择按实际使用时长计费，也可以选择更经
化模型开发工具。自动学习功能根据标注数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型。开发者无需专业的开发基础和编码能力，只需上传数据，通过自动学习界面引导和简单操作即可完成模型训练和部署。 当前自动学习支持快速创建图像分类、物体检测、预测分析、声音分类和文本分类模型的定
20.04内核自动升级？ 场景描述 在Ubuntu 20.04每次内核升级后，系统需要重新启动以加载新内核。如果您已经安装了自动更新功能，则系统将自动下载和安装可用的更新，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
description String Workflow工作流配置参数的描述。 example Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay Boolean 是否为延迟输入的参数，默认为否。 default Object 配置参数的默认值。 value Object 参数值。
description String Workflow工作流配置参数的描述。 example Object Workflow工作流配置参数的样例。 delay Boolean 是否为延迟输入的参数，默认为否。 default Object 配置参数的默认值。 value Object 参数值。
如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查是否安装docker。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。 yum install -y
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