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Standard模型训练 使用ModelArts Standard自定义算法实现手写数字识别 基于ModelArts Standard运行GPU训练作业
产品发布说明 ModelArts版本配套关系表 昇腾云服务6.3.912版本说明 昇腾云服务6.3.911版本说明 昇腾云服务6.3.910版本说明（推荐） 昇腾云服务6.3.909版本说明 昇腾云服务6.3.908版本说明 昇腾云服务6.3.907版本说明 昇腾云服务6.3.906
请求示例 GET https://endpoint/v2/{project_id }/trainJob/{training_job_id}/tags 响应示例 状态码：200 查询成功。
性能调优 单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 单模型性能调优AOE 父主题： 基于AIGC模型的GPU推理业务迁移至昇腾指导
使用自动学习实现图像分类 准备图像分类数据 创建图像分类项目 标注图像分类数据 训练图像分类模型 部署图像分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
mode String 搜索方向。 max指定时表示指标值越大越好； min指定时表示指标值越小越好。 regex String 指标正则表达式。 表14 search_params 参数 参数类型 描述 name String 超参名称。
(subscription_id="subscription_ID", item_version_id="item_version_ID"), # 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法 inputs=[ wf.steps.JobInput
假设您计划购买按需计费的专属资源池，可在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster > Standard资源池”中，单击“购买AI专属集群”，选择“计费模式”为“按需计费”，在页面左下角查看所需费用。费用指的是资源池根据所选配置计算的费用。
购买时开通自动续费 在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”页面中的Standard资源池页签中，单击“购买AI专属资源池”，选择“计费模式”为“包年/包月”，在页面最下方勾选“自动续费”。
准备预测分析数据 使用ModelArts自动学习构建预测分析模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域，例如OBS桶区域为“北京四”时，必须保证ModelArts管理控制台区域也在“北京四”区域，否则会导致无法获取到相关数据。 数据集要求
GPU裸金属服务器更换NVIDIA驱动后执行nvidia-smi提示Failed to initialize NVML 训练速度突然下降以及执行nvidia-smi卡顿如何解决？
更多信息，请参见创建AI应用。 创建模型时，系统文件超过容器引擎空间大小时，会提示镜像内空间不足。
镜像保存时报错“The container size (xG) is greater than the threshold (25G)”如何解决？
ModelArts提供了包年/包月的AI专属资源池，包括Standard资源池、弹性集群Lite Cluster资源池和弹性节点Server资源池 假设您计划购买包年/包月的Standard专属资源池，可在ModelArts控制台“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”页面中的
使用自动学习实现声音分类 准备声音分类数据 创建声音分类项目 标注声音分类数据 训练声音分类模型 部署声音分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
使用自动学习实现文本分类 准备文本分类数据 创建文本分类项目 标注文本分类数据 训练文本分类模型 部署文本分类服务 父主题： 使用自动学习实现零代码AI开发
cd /home/ma-user/diffusers sh diffusers_sdxl_controlnet_train.sh 训练执行成功如下图所示。
sh diffusers_lora_train.sh 启动SDXL LoRA训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_sdxl_lora_train.sh 训练执行成功如下图所示。
compute_environment: LOCAL_MACHINE debug: false distributed_type: MULTI_NPU downcast_bf16: 'no' gpu_ids: all machine_rank: 0 main_training_function
如果执行较长时间的训练作业，建议使用nohup命令后台运行，否则SSH窗口关闭或者网络断连会影响正在运行的训练作业，命令参考： nohup your_train_job.sh > output.log 2>&1 & tail -f output.log 如果要对代码进行debug
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