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# 推理工具 工作目录介绍 详细的工作目录参考如下，建议参考以下要求设置工作目录。训练脚本以分类的方式集中在scripts文件夹中。 ${workdir}（例如/home/ma-user/ws ） |──llm_train
access_modes 否 String 挂载文件的访问权限，支持读写和只读两种方式，仅type为“obsfs”类型，该字段有效。可选值： ReadOnlyMany：只读方式 ReadWriteMany：读写方式（默认值） 表6 auto_stop定义数据结构说明 参数 是否必选 参数类型
String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。 枚举值： data_format：数据格式。 data_segmentation：数据切分方式。 dataset_type：标注类型。 表23 Output
obs://your_bucket/YOLOX/ /mnt/sfs_turbo/code/ -f -r 本案例中以obsutils方式上传文件，除此之外也可通过SCP方式上传文件，具体操作步骤可参考本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux云服务器。 在SFS中将文件设置归属为ma-user。
在复现前先进行模型裁剪，例如第一优先级是缩小DP、将模型转为单机训练等，这样会大大降低后续定位的难度。 根据精度问题现象可以选择合适的定位方式，Msprobe是MindStudio Training Tools工具链下精度调试部分的工具包，主要包括精度预检、溢出检测和精度比对等功
请参考新版训练指导文档（模型训练）来体验新版训练。 旧版训练迁移至新版训练需要注意哪些问题？ 新版训练和旧版训练的差异主要体现在以下3点。 新旧版创建训练作业方式差异 新旧版训练代码适配的差异 新旧版训练预置引擎差异 父主题： 下线公告
权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略。 添加开发环境使用权限。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：notebook。 “策略配置方式”：选择JSON视图。 “策略内容”：填入如下内容。 { "Version": "1.1", "Statement": [
目录中的文件创建训练作业。如果选择通过OBS目录的方式创建训练作业，用户需要将数据集中准备好的数据导出到OBS中。 导出数据到OBS 在数据集详情页面中，选中需要导出的数据或筛选出需要导出的数据，然后单击右上角“导出”。 导出方式选择“OBS”，填写相关信息，然后单击“确定”，开始执行导出操作。
工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 search_type 否 String 过滤方式。可选值如下： equal表示精确匹配。 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
参数 参数类型 描述 peerConnectionList Array of peerConnectionList objects Peer方式打通网络列表。 表11 peerConnectionList 参数 参数类型 描述 peerVpcId String 对端的VPC ID。
购买Server资源时，需要选择虚拟私有云用于网络通信，您可以使用已有的虚拟私有云或新创建的虚拟私有云。 若使用密钥对作为登录裸金属服务器的鉴权方式，您可以使用已有的密钥对或新创建的密钥对。 在ModelArts控制台购买Server资源。 资源配置 完成资源购买后，需要对网络、存储、软件环境进行相关配置。
String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值： data_format 数据格式； data_segmentation 数据切分方式； dataset_type 标注类型。 表22 Output
使用免费模型 订阅成功的模型可在ModelArts或HiLens等管理控制台使用，支持模型部署或安装等。 将订阅成功的模型推送至应用控制台。 方式一：从模型详情页进入管理控制台 在模型详情页单击“前往控制台”。 如果订阅的是ModelArts模型，在弹出的“选择云服务区域”页面选择M
查询到当前用户名下的所有算法排序依赖字段。 order String 查询到当前用户名下的所有算法排序方式，默认为“desc”，降序排序。也可以选择对应的“asc”，升序排序。 group_by String 查询到当前用户名下的所有算法分组方式。 items Array of AlgorithmResponse
String 数据输入类型，包括数据存储位置、数据集两种方式。 attributes String 数据输入为数据集时的相关属性。枚举值： data_format 数据格式； data_segmentation 数据切分方式； dataset_type 标注类型。 表23 Output
据，或者输出至OBS服务指定路径，输入和输出数据需要配置3个地方： 训练代码中需解析输入路径参数和输出路径参数。ModelArts推荐以下方式实现参数解析。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 import argparse # 创建解析 parser =
单击“Prometheus”，进入Prometheus配置页面。 图4 进入Prometheus配置页面 参考下图进行配置。 图5 配置Grafana数据源 Grafana安装方式不同，Grafana版本也可能不同，图5仅为示例，请以实际配置界面为准。 表1 参数配置说明 参数名称 配置说明 Name 自定义名称。 URL
下主要能力： 解决用户获取数据的问题。 用户可在AI Gallery上一键下载需要的数据资源到ModelArts数据集。 提供多种数据接入方式，支持用户从OBS，MRS，DLI以及DWS等服务导入用户的数据。 提供18+数据增强算子，帮助用户扩增数据，增加训练用的数据量。 帮助用户提高数据的质量。
可以直接使用PyTorch的表达层来运行在NPU设备上。 当前提供了自动迁移工具进行GPU到昇腾适配，原理是通过monkey-patch的方式将torch下的CUDA、nccl等操作映射为NPU和hccl对应的操作。如果没有用到GPU的高阶能力，例如自定义算子、直接操作GPU显存
其逐个删除。具体操作如下： 对于Notebook，可使用资源ID查找资源。具体方法如下： 使用公共资源池创建的Notebook实例，通过此方式删除实例后，即可停止计算资源计费。 使用专属资源池创建的Notebook实例，需删除对应的专属资源池。删除后，即可停止计算资源计费。 在运
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