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String 用户GaussDB(DWS)集群的IP地址。 port 否 String 用户GaussDB(DWS)集群的端口。 queue_name 否 String 表格数据集，DLI队列名。 subnet_id 否 String MRS集群的子网ID。 table_name 否 String
量？ 在ModelArts上如何创建引用第三方依赖包的训练作业？ 在ModelArts训练时如何安装C++的依赖库？ 在ModelArts训练作业中如何判断文件夹是否复制完毕？ 如何在ModelArts训练作业中加载部分训练好的参数？ ModelArts训练时使用os.system('cd
用于指定预处理数据的工作线程数。随着线程数的增加，预处理的速度也会提高，但也会增加内存的使用。 per_device_train_batch_size 1 指定每个设备的训练批次大小。 gradient_accumulation_steps 8 必须修改，指定梯度累积的步数，这可以增加批次大小而不增加内存消耗。可参考表1
save_mode="w") 示例代码 在保存Manifest文件之前需要先创建包含Manifest信息的对象，包括Sample样本信息及其标签信息Annotation，然后将若干个样本组成Manifest。保存的时候调用save接口，将session信息传入，即可保存到指定路径。 from modelarts
自定义镜像模型部署为在线服务时出现异常 部署的在线服务状态为告警 服务启动失败 服务部署、启动、升级和修改时，拉取镜像失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，镜像不断重启如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，容器健康检查失败如何处理？ 服务部署、启动、升级和修改时，资源不足如何处理？ 模型使用CV2包部署在线服务报错
instruction：描述模型应执行的任务。指令中的每一条都是唯一的。 input：任务的可选上下文或输入。instruction 对应的内容会与 input 对应的内容拼接后作为指令，即指令为 instruction\ninput。 output：生成的指令的答案。 system：系统提
到指定的obs_path中； 将训练作业提交到ModelArts训练服务中，训练作业会使用当前Notebook的镜像来执行训练作业； 训练任务得到的输出上传到4指定的obs_path中，日志上传到log_url指定的位置中。 在这一步中需要注意的一个问题： 如果用户在自己的训练脚
dataset_name 否 String 模糊匹配数据集名称，默认为空。 offset 否 Integer 分页列表的起始页，默认为0。 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1,100]，默认为10。 父主题： 数据集管理
选择自动学习训练节点所使用的资源规格，以实际界面显示为准，将会根据不同的规格计费。 说明： 只有北京四区域支持限时免费规格。 如果您购买了套餐包，可优先选择您对应规格的套餐包，在“配置费用”处会显示您的套餐余量，以及超出的部分如何计费，请您关注，避免造成不必要的资源浪费。 单击“创建
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物理专属池对应的资源池id。 pool_name 物理专属池对应的资源池name。 logical_pool_id 逻辑子池的id。 logical_pool_name 逻辑子池的name。 gpu_uuid 容器使用的GPU的UUID。 gpu_index 容器使用的GPU的索引。 gpu_type
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0框架推理失败： 错误截图： 报错原因： 训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本
0框架推理失败： 错误截图： 报错原因： 训练时transformers版本要求为4.45.0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本
选择“我的服务”页签。 选择待删除的服务，单击操作列的“更多 > 删除”，在弹窗中输入“DELETE”，单击“确定”，删除服务。 单实例QPS的推荐值说明 单实例流量限制QPS和请求的输入输出有关，表2中的QPS推荐值是在多轮对话、摘要生产和信息检索场景下预估出的数据，仅供参
“/home/ma-user/work”目录以及动态挂载在“/data”下的目录下的数据会保存，其余目录下内容会被清理。例如：用户在开发环境中的其他目录下安装的外部依赖包等，在Notebook停止后会被清理。您可以通过保存镜像的方式保留开发环境设置，具体操作请参考保存Notebook实例。
在训练开始前，因模型权重文件可能与训练框架不匹配或有优化，因此需要针对模型的tokenizer文件进行修改或替换，不同模型的tokenizer文件修改内容如下。 falcon-11B模型 在训练开始前，针对falcon-11B模型中的tokenizer文件，需要替换代码。替换文件{work_d
数据集版本发布：将已完成确认的数据进行版本发布。 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。 预测分析：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
采用哪种计费模式才是最具性价比的方式。 计费构成分析 基于此案例，可详细计算出按需计费和包年/包月两种不同的计费模式的消费情况。 此案例中的单价仅为示例，且计算出的费用为估算值。单价的变动和实际场景中计算出来的费用可能会有偏差。请以华为云官网发布的数据为准。 在使用ModelAr
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