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创建导入任务 支持从OBS中导入新的数据，导入方式包括目录导入和Manifest文件导入。 dataset.import_data(path=None, anntation_config=None, **kwargs) 不同类型的数据集支持的导入方式如表1所示。 表1 不同数据集支持的导入方式
创建标注任务 基于数据集创建标注任务。 dataset.create_label_task(self, task_name=None, task_type=None, **kwargs) 示例代码 示例一：基于图像类型的数据集创建物体检测标注任务。 from modelarts.session
调优数据集异常日志说明 调优任务创建后，状态显示为“运行失败”，报错“Modelarts.6001:Unknown error, please contact the operation and maintenance personnel or check the log to locate
增量模型训练 什么是增量训练 增量训练（Incremental Learning）是机器学习领域中的一种训练方法，它允许人工智能（AI）模型在已经学习了一定知识的基础上，增加新的训练数据到当前训练流程中，扩展当前模型的知识和能力，而不需要从头开始。 增量训练不需要一次性存储所有的
选择输入数据的OBS路径，即您上传数据的OBS目录。只能选择文件夹或“.manifest”文件。“.manifest”文件规范请参见Manifest文件规范。 说明： 输入数据为图片时，建议单张图片小于12MB。 输入数据格式为csv时，建议不要包含中文。如需使用中文，请将文件编
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
镜像如果配置了健康检查，服务启动失败，从以下两个方面进行排查： 健康检查端口是否可以正常工作 自定义镜像中配置了健康检查，需要在测试镜像时，同步测试健康检查接口是否可以正常工作，具体参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用中的本地验证镜像方法。 创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致
PU芯片中的API计算数值与CPU或GPU芯片中的API计算数值，进行问题定位。 同一模型，进行迭代（模型、框架版本升级或设备硬件升级）时存在的精度下降问题，对比相同模型在迭代前后版本的API计算数值，进行问题定位。 首先通过在PyTorch训练脚本中插入dump接口，跟踪计算图
发布解决方案 如果你已经注册成为了AI Gallery平台上的合作伙伴，AI Gallery支持发布共享你的解决方案。 在“AI Gallery”页面中，单击右上角“我的Gallery > 我的主页”进入个人中心页面。 左侧菜单栏选择“解决方案”进入解决方案列表页，单击右上方的“发布”，进入发布解决方案页面。
在保存Pascal VOC的XML文件之前需要先创建包含Pascal VOC信息的对象，包括voc object信息等。保存的时候调用save_xml接口，将session信息传入，即可保存到指定路径。 from modelarts.dataset.format.voc.pascal_voc
推理服务性能评测 语言模型推理性能测试 多模态模型推理性能测试 父主题： 主流开源大模型基于Lite Server适配Ascend-vLLM PyTorch NPU推理指导（6.3.912）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.911）
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 保存ckpt时超时报错 mc2融合算子报错 父主题： 主流开源大模型基于Standard+OBS+SFS适配ModelLink PyTorch NPU训练指导（6.3.912）
enai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以openai接口方式启动服务，API接口公网地址与"/
自动创建Notebook，进入Notebook实例的JupyterLab页面。 参考使用JupyterLab在JupyterLab页面进行开发调试。 父主题： 订阅使用
chatglm2-6b chatglm3-6b gemma-2b gemma-7b mistral-7b 配套CANN8.0.RC1镜像 训练参考文档： LLama2系列（PyTorch）基于DevServer训练指导 Qwen系列（PyTorch）基于DevServer训练指导 GLM
体使用方式参考Tailor指导文档。 推理应用适配 MindSpore Lite提供了JAVA/C++/Python API，进行推理业务的适配，并且在构建模型时，通过上下文的参数来确定运行时的具体配置，例如运行后端的配置等。下文以Python接口为例。 使用MindSpore
enai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；如果以openai接口方式启动服务，API接口公网地址与"/
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