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标注信息不满足切分条件 出现此故障时，建议根据如下建议，修改标注数据后重试。 多标签的样本（即一张图片包含多个标签），至少需要有2张。如果启动训练时，设置了数据集切分功能，如果多标签的数据少于2张，会导致数据集切分失败。建议检查您的标注信息，保证标注多标签的图片，超过2张。 数据集切分后，训
资源池驱动进行升级。 专属资源池提供了故障节点修复的功能，可参考修复Standard专属资源池故障节点修复故障节点。 专属资源池提供了动态设置作业类型的功能，可参考修改Standard专属资源池支持的作业类型更新作业类型。 专属资源池提供了工作空间功能，管理员可以根据工作空间，隔
"2024-01-29T09:28:26Z", "labels" : { "os.modelarts.node/cluster" : "dly-lite", "os.modelarts.node/nodepool" : "nodepool-1"
免由服务端发起关闭连接。如您使用的Gunicorn来作为web server，可以通过Gunicorn命令的--keep-alive参数来设置该值。其他方式导入的模型，服务内部已做处理。 协议错误 请求报错：{"error_code":"ModelArts.4503", "error_msg":"Failed
-q, --quiet Exit without waiting after submit successfully. -C, --config-file PATH Configure file path for authorization
where the trained ckpt file') args = parser.parse_args() ... # 下载的代码无需设置，后续涉及训练数据和输出路径数据使用data_url和train_url即可 #下载数据参数至容器本地，在代码中使用local_data_path代表训练输入位置
npu_proc_restart: NPU原地热恢复 gpu_proc_restart: GPU原地热恢复 proc_restart: 进程原地重启 pod_reschedule: Pod级重调度 job_reschedule: Job级重调度 job_reschedule_with_taint: 隔离式Job重调度
类型，可以在列表的右上角单击“选择当前页”，则当前页面所有的音频将选中。 添加标签。 在右侧的“添加标签”区域中，单击“标签”下侧的文本框设置标签。 方式一（已存在标签）：单击“标签”下方的文本框，在快捷键下拉列表中选择快捷键，然后在标签文本输入框中选择已有的标签名称，然后单击“确定”。
获取在线服务的IP和端口号 通过IP和端口号直连应用 将专属资源池的网络打通VPC 登录ModelArts控制台，进入“AI专属资源池 > 弹性集群 Cluster”找到服务部署使用的专属资源池，单击“名称/ID”，进入资源池详情页面，查看网络配置信息。返回专属资源池列表，选择“网络”页签，找到专
求亲和策略配置为集群亲和，避免未就绪的服务实例影响预测成功率。 MODELARTS_SERVICE_TRAFFIC_POLICY: cluster 图4 自定义部署超时时间和添加环境变量示例图 建议部署多实例，增加服务可靠性。 父主题： Standard推理部署
模型推荐的参数与NPU卡数设置 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 不同模型推荐的参数与NPU卡数设置 序号 支持模型 支持模型参数量 训练策略类型 文本序列长度（SEQ_LEN） 并行参数设置 micro
分布式训练 训练加速 训练高可靠性 查看训练结果和日志 查看训练作业详情 训练作业运行中或运行结束后，可以在训练作业详情页面查看训练作业的参数设置，训练作业事件等。 查看训练作业日志 训练日志用于记录训练作业运行过程和异常信息，可以通过查看训练作业日志定位作业运行中出行的问题。 表2
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 is_personal_cluster 否 Boolean 是否查询专属资源池支持的服务部署规格列表，默认为false。 infer_type 否 String 推理方式，枚举值如下：
参数类型 描述 - String 状态码： 500 表9 响应Body参数 参数 参数类型 描述 - String 请求示例 创建工作空间。设置工作空间名称为“test-workspace”，授权类型为“internal”，授权的IAM用户名称为“test”。 POST https
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sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数，避免加载到重复数据 ### tr_sampler.set_epoch(epoch) ### 分布式改造，DDP sampler, 基于当前的epoch为其设置随机数，避免加载到重复数据 ###
前提条件 用户需有一定的Java开发经验，熟悉jar打包流程。 用户需了解WebSocket协议的基本概念及调用方法。 用户需熟悉Docker制作镜像的方法。 约束与限制 WebSocket协议只支持部署在线服务。 只支持自定义镜像导入AI应用部署的在线服务。 准备工作 Mo
学习”时，只支持识别和标注矩形框。 图1 启动智能标注（图像分类） 图2 启动智能标注（物体检测） 图3 启动智能标注（预标注） 完成参数设置后，单击“提交”，即可启动智能标注。 在标注作业列表中，单击标注作业名称进入“标注作业详情”页。 在“数据集概览页标注作业详情页”，选择“
执行的时长。 events 否 Array of strings 执行的事件。 labels 否 Array of strings 为执行记录设置的标签。 data_requirements 否 Array of DataRequirement objects 节点steps使用到的数据。
json，数据大小：43.6 MB。 自定义数据 预训练数据：用户也可以自行准备预训练数据。数据要求如下： 使用标准的.json格式的数据，通过设置--json-key来指定需要参与训练的列。请注意huggingface中的数据集具有如下this格式。可以使用–json-key标志更改
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