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的算法精度下降或者训练失败问题。 数据清洗：数据清洗是指对数据进行去噪、纠错或补全的过程。 数据清洗是在数据校验的基础上，对数据进行一致性检查，处理一些无效值。例如在深度学习领域，可以根据用户输入的正样本和负样本，对数据进行清洗，保留用户想要的类别，去除用户不想要的类别。 数据选
部署服务超时，错误信息：xxx Deploying timeout, details: %s 请根据错误信息定位和处理问题。 异常 启动服务失败，错误信息xxx Service %s started failed, error message: %s 请根据错误信息定位和处理问题。
ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 状态码： 401 表6 响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 状态码： 403 表7 响应Body参数 参数
训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 录制Profiling 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch NPU训练指导（6.3
训练脚本说明 Yaml配置文件参数配置说明 模型NPU卡数、梯度累积值取值表 各个模型训练前文件替换 NPU_Flash_Attn融合算子约束 BF16和FP16说明 录制Profiling 父主题： 主流开源大模型基于DevServer适配LlamaFactory PyTorch
如数据大小已超过/cache目录大小，则可以考虑通过SFS来额外挂载数据盘进行扩容。 将数据和checkpoint保存在/cache目录或者/home/ma-user/目录。 检查checkpoint相关逻辑，保证历史checkpoint不会不断积压，导致/cache目录用完。 如文件大小小于/cache目录大小并且
在使用ModelArts进行AI开发时，会将数据保存至OBS、EVS或SFS中，此时会产生单独的存储计费，具体费用以OBS、EVS和SFS的计费标准为准。 计费模式 计算规则 付费周期 费用计算 按需计费 计算资源费用：规格单价 × 时长 每小时的费用 计算资源费用：3.50（规格单价：元/时）×
响应Body参数 参数 参数类型 描述 error_code String 操作失败的错误码。 error_msg String 操作失败的错误信息。 results Array of BatchResponse objects 创建标签响应体。 success Boolean 操作是否执行成功。可选值如下：
json 使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_datasets.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_dataset
254.169.254），以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据。 SSH登录机器后，检查NPU卡状态。运行如下命令，返回NPU设备信息。 npu-smi info # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
learning_rate 2.0e-5 指定学习率 disable_gradient_checkpointing true 关闭重计算，用于禁用梯度检查点，默认开启梯度检查点;在深度学习模型训练中用于保存模型的状态，以便在需要时恢复。这种技术可以帮助减少内存使用，特别是在训练大型模型时，但同时影响性能。True表示关闭重计算功能。
跳转至服务列表页，当服务状态变为“运行中”，服务部署成功。 单击服务名称，进入服务详情页面，查看服务详情信息，单击“日志”页签，查看服务日志信息。 图2 查看服务日志信息 服务预测 在服务详情页面，单击“预测”页签，进行服务预测。 图3 服务预测 父主题： Standard推理部署
使用generate_datasets.py脚本生成数据集方法： generate_datasets.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_datasets
进行分类标注，完成图片标注后开始模型训练，即可快速生成图像分类模型。可应用于商品的自动分类、运输车辆种类识别和残次品的自动分类等。例如质量检查的场景，则可以上传产品图片，将图片标注“合格”、“不合格”，通过训练部署模型，实现产品的质检。 物体检测 物体检测项目，是检测图片中物体的
如果选择付费资源，则请确认账号未欠费，且余额高于所选计算规格的收费标准，否则可能会导致AI Gallery工具链服务异常中断。AI Gallery的计算规格的计费说明请参见计算规格说明。 服务参数配置完成后，单击“启动部署”。 在“订单信息确认”页面，确认服务信息和费用，单击“确定”跳转至在线推理服务列表页面。
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python generate_dataset.py --dataset
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python generate_dataset.py --dataset
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： 客户通过业务数据，在generate_dataset.py脚本，指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_dataset
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： generate_dataset.py脚本通过指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python generate_dataset.py --dataset
方法二：使用generate_dataset.py脚本生成数据集方法： 客户通过业务数据，在generate_dataset.py脚本，指定输入输出长度的均值和标准差，生成一定数量的正态分布的数据。具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 cd benchmark_tools python generate_dataset
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