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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
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。 图像分类：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。
如果限时免费资源售罄，建议选择收费CPU资源进行部署。当选择收费CPU资源部署在线服务时会收取少量资源费用，具体费用以界面信息为准。 参数配置完成后，单击“下一步”，确认规格参数后，单击“提交”启动在线服务的部署。 进入“部署上线 > 在线服务”页面，等待服务状态变为“运行中”时，表示服务部署成功。单击操作列的
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： huggingface-cli download --resume-download
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。 声音分类：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。
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模型，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，也可以选择更经济的
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
的权重转换操作和数据处理操作。 步骤二 修改训练超参配置 以Llama2-70b和Llama2-13b的SFT微调为例，执行脚本为0_pl_sft_70b.sh 和 0_pl_sft_13b.sh 。 修改模型训练脚本中的配置，参数详解可查看训练参数说明，其中【GBS、MBS、T
i是 Hugging Face 官方提供的命令行工具，自带完善的下载功能。具体步骤可参考：HF-Mirror中的使用教程。完成依赖安装和环境变量配置后，以Qwen/Qwen-VL-Chat为例： huggingface-cli download --resume-download
--width ${width} \ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
动进入JupyterLab界面，打开Terminal。 在Notebook中制作自定义镜像 首先配置鉴权信息，指定profile，根据提示输入账号、用户名及密码。鉴权更多信息请查看配置登录信息。 ma-cli configure --auth PWD -P xxx 执行env|grep
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。 物体检测：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。
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。 文本分类：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。
--width ${width} \ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
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--width ${width} \ --benchmark-csv benchmark_parallel.csv 参数说明 --host：服务部署的IP，${docker_ip}替换为宿主机实 际的IP地址。 --port：推理服务端口。 --tokenizer：tokenizer路径，HuggingFace的权重路径。
install时，出现“No Space left...”的错误。 解决办法 建议使用pip install --no-cache ** 命令安装，而不是使用pip install **。 加上“--no-cache”参数，可以解决很多此类报错。 父主题： 实例故障
在ModelArts中训练好后的模型如何获取？ 使用自动学习产生的模型只能在ModelArts上部署上线，无法下载至本地使用。 使用自定义算法或者订阅算法训练生成的模型，会存储至用户指定的OBS路径中，供用户下载。 父主题： Standard模型训练
在详情页面单击“下载”。弹出“选择云服务区域”，选择区域后单击“确定”进入下载详情页面。根据数据集下载至OBS还是ModelArts数据集列表，填写不同配置信息： ModelArts数据管理模块在重构升级中，对未使用过数据管理的用户不可见。建议新用户选择将数据集下载至OBS使用。 将数据集下载至OBS
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