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运行记录是展示某条工作流所有运行状态数据的地方。 在Workflow列表页，单击某条工作流的名称，进入该工作流的详情页面。 在工作流的详情页，左侧区域即为该条工作流的所有运行记录。 图1 查看运行记录 您可以对当前工作流的所有运行记录，进行删除、编辑以及重新运行的操作。 删除：如果该条运行记
Test，测试节点GPU状态，并且测试多个节点间的通信速度。 操作步骤 单击资源池名称，进入资源池详情。 单击左侧“AI组件管理 > AI诊断”。 单击“诊断”，选择“日志上传路径”和NCCL Test节点，其余参数可保持默认值或根据实际需求修改。 测试使用的最大数据：取值范围[1, 1024
PyTorch数据类型转换，将执行在AICPU上的类型算子转换为执行在AICORE单元的算子。 等价的算子替换。 类型转换方式 当前PyTorch支持的dtype类型如下，详见Link。 图1 PyTorch支持的dtype 基于此对常见的算子如MUL、EQUAL、TENSOREQUAL等做
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 请求参数 无
版本。当前一次的训练结果不满意时（如对训练精度不满意），您可以适当增加高质量的数据，或者增减标签，然后再次进行训练。 增量训练目前仅支持“图像分类”、“物体检测”、“声音分类”类型的自动学习项目。 为提升训练效果，建议在增量训练时，选择质量较高的数据，提升数据标注的质量。 增量训练的操作步骤
训练文本分类模型 完成数据标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的文本分类模型。由于用于训练的文本，至少有2种以上的分类（即2种以上的标签），每种分类的文本数不少于20个。因此在单击“继续运行”按钮之前，请确保已标注的文本符合要求。 操作步骤 在新版自动学习页面，
导入数据到ModelArts数据集 处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据 入门案例：快速创建一个物体检测的数据集
contain表示模糊匹配。 具体过滤的字段，由各个接口额外定义参数。例如Workflow支持按照名称（name）进行过滤，则相应的过滤字段为name。name=workflow&search_type=contain表示查询名称中含有Workflow字样的所有工作流。 name 否 String
ModelArts昇腾迁移调优工具总览 基于LLM模型的GPU训练业务迁移至昇腾指导 GPU训练业务迁移至昇腾的通用指导 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导 GPU推理业务迁移至昇腾的通用指导 基于advisor的昇腾训练性能自助调优指导 Dit模型Pytorch迁移与精度性能调优
如果不再使用ModelArts，如何停止收费？ 训练作业如何收费？ 为什么项目删除完了，仍然还在计费？ 欠费后，ModelArts的资源是否会被删除？ 部署后的AI应用是如何收费的？ Notebook中的EVS存储可以使用套餐包吗？
获取支持的超参搜索算法 创建训练实验 创建训练作业 查询训练作业详情 更新训练作业描述 删除训练作业 终止训练作业 查询训练作业指定任务的日志（预览） 查询训练作业指定任务的日志（OBS链接） 查询训练作业指定任务的运行指标 查询训练作业列表 查询超参搜索所有trial的结果 查询超参搜索某个trial的结果
完成音频标注后，可以进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的声音分类模型。由于用于训练的音频，至少有2种以上的分类，每种分类的音频数不少于5个。 操作步骤 在开始训练之前，需要完成数据标注，然后再开始模型的自动训练。 在新版自动学习页面，单击项目名称进入运行总览页面，单击数据标注节点的“实例详情”进入数据标注页面，完成数据标注。
需要更多的图片。用于训练的图片，至少有1种以上的分类，每种分类的图片数不少50张。 标注时，类内方差尽量要小。即相同类别的标注，尽量近似；不同类别的标注，尽量保持差距较大。 标记的每个标签尽量和背景有较大的区分度。 物体检测标注，需要保证目标框内物体的完整性；针对图片中存在多个物体的情形，做到不重标、不漏标。
Gallery AI Gallery的入口在哪里 在AI Gallery订阅商品失败怎么办？ 在AI Gallery订阅的数据集可以在SDK中使用吗？ AI Gallery支持哪些区域？ AI Gallery下载数据到OBS中使用的带宽是用户自己的还是华为云的？
完成图片标注后，可进行模型的训练。模型训练的目的是得到满足需求的图像分类模型。请参考前提条件确保已标注的图片符合要求，否则数据集校验将会不通过。 前提条件 请确保您的数据集中的已标注的图片不低于100张。 请确保您的数据集中至少存在2种以上的图片分类，且每种分类的图片不少于5张。 操作步骤
查看作业详情 如何查看训练作业资源占用情况？ 如何访问训练作业的后台？ 两个训练作业的模型都保存在容器相同的目录下是否有冲突？ 训练输出的日志只保留3位有效数字，是否支持更改loss值？ 训练好的模型是否可以下载或迁移到其他账号？如何获取下载路径？ 父主题： Standard训练作业
查询Notebook实例详情 更新Notebook实例 删除Notebook实例 通过运行的实例保存成容器镜像 查询Notebook支持的有效规格列表 查询Notebook支持的可切换规格列表 查询运行中的Notebook可用时长 Notebook时长续约 启动Notebook实例 停止Notebook实例
String>类型。对于数据预处理任务比较特殊的两个场景物体检测和图像分类，键“task_type”对应的值为“object_detection”或“image_classification”。 表6 WorkPath 参数 是否必选 参数类型 描述 name 否 String 数据集的名称。 output_path
如何查看Notebook使用的cuda版本？ 如何打开ModelArts开发环境的Terminal功能？ 如何在Notebook中安装外部库？ 如何获取本机外网IP？ 如何解决“在IOS系统里打开ModelArts的Notebook，字体显示异常”的问题？ Notebook有代理吗？如何关闭？
SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） SDXL基于DevServer适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.905） SD1
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