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scenes=[ wf.policy.Scene( scene_name="模型训练", scene_steps=[label_step, release_data_step, training_step]
String 排序方式，可选“asc”或“desc”，代表递增排序及递减排序，默认为：“desc”。 model_id 否 String 模型ID，默认不过滤模型ID。 表2 get_service_list返回参数说明 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总服务数量。
使用MoXing复制数据报错 问题现象 调用moxing.file.copy_parallel()将文件从开发环境的OBS桶中复制到其他OBS桶里，但是桶内没有出现目标文件。 使用MoXing复制数据不成功，出现报错。如： ModelArts开发环境使用MoXing复制OBS数据报错：keyError:
用多进程方式使用Mox下载数据。此时子进程会不断销毁重建，Mox也就会不断的被导入，导致打印很多Mox的版本信息。 处理方法 为避免训练作业Pytorch Mox日志反复输出的问题，需要您在“启动文件”中添加如下代码，当“MOX_SILENT_MODE = “1””时，可在日志中屏蔽mox的版本信息：
启动弹性节点Server：单击“启动”。只有处于“已停止/停止失败/启动失败”状态的弹性节点Server可以执行启动操作。 停止弹性节点Server：单击“停止”，在弹出的确认对话框中，确认信息无误，然后单击“确定”。只有处于“运行中/停止失败”状态的弹性节点Server可以执行停止操作。 停
directory 原因分析 出现该问题的可能原因如下： [Errno 13]Permission denied: '/xxx/xxxx' 上传数据时文件所属与文件权限未修改，导致训练作业以work用户组访问时没有权限了。 在代码目录中的.sh复制到容器之后，需要添加“x”可执行权限。 bash:
String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下，如：“/usr/app/boot.py”。应与app_url一同出现，若填入model_id则app_url/boot_file_url和engine_id无需填写。 model_id 是 Long 训练作业的模型ID。请通过查询预置算
方法1：使用导入功能。将图片上传至OBS任意目录，通过“从OBS目录导入”方式导入到已有数据集。 方法2：使用同步数据源功能。将图片上传到数据集输入目录下（或者其子目录），单击数据集详情页中的“同步数据源”将新增图片导入。需注意的是，同步数据源同时也会将OBS已删除的文件从数据集也删除，请谨慎操作。
由于OBS允许同名的文件和文件夹（Unix操作系统不允许），如果存在同名的文件和文件夹，例如“obs://bucket_name/sub_dir_0/abc”，当调用mox.file.exists时，不论abc是文件还是文件夹，都会返回True。 判断一个OBS路径是否为文件夹，如果是则返回True，否则返回False。
OBS并行文件系统中。 Summary数据上传到Notebook路径/home/ma-user/work/下的方式，请参见上传本地文件至JupyterLab。 Summary数据如果是通过OBS并行文件系统挂载到Notebook中，请将模型训练时产生的Summary文件先上传到O
创建训练作业时提示“对象目录大小/数量超过限制”，如何解决？ 问题分析 创建训练作业选择的代码目录有大小和文件个数限制。 解决方法 将代码目录中除代码以外的文件删除或存放到其他目录，保证代码目录大小不超过128MB，文件个数不超过4096个。 父主题： 创建训练作业
误，导致tensorboard启动失败。 启动tensorboard对应的summary目录过大，导致tensorboard加载summary导致OOM。 处理方法 检查summary目录是否存在其他文件，如有请删除。 检查summary目的文件是否过大（比如大于5GB），如果有请减小summary。
volumes属性列表 参数 参数类型 说明 nfs Object 共享文件系统类型的存储卷。仅支持运行于已联通共享文件系统网络的资源池的训练作业。具体请参见表6。 host_path Object 主机文件系统类型的存储卷。仅支持运行于专属资源池中的训练作业。具体请参见表7。 表6
管理我的服务 扩缩容模型服务实例数 修改模型服务QPS 升级模型服务
首先需要确认从AI Gallery下载的数据格式，比如压缩包、excel文件等会被忽略，支持格式详情： 数据集类型 标注类型 创建数据集 导入数据 导出数据 发布数据集 修改数据集 管理版本 自动分组 数据特征 文件型 图像分类 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 支持 物体检测
使用此数据集训练模型，可得到精度更高的模型。首先，针对智能标注和采集筛选任务，难例的发现操作是系统自动执行的，无需人工介入，仅需针对标注后的数据进行确认和修改即可，提升数据管理和标注效率。其次，您可以基于难例的情况，补充类似数据，提升数据集的丰富性，进一步提升模型训练的精度。 在数据集管理中，对难例的管理有如下场景。
查询服务事件日志 功能介绍 查询服务事件日志，包含服务的操作记录及部署过程中的关键动作、部署失败原因。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1
Notebook”中创建Notebook实例，在Terminal或ipynb文件中直接调用ModelArts SDK的接口。在Notebook中调用SDK，可直接参考接口说明，执行OBS管理、作业管理、模型管理和服务管理等操作。 ModelArts SDK支持在本地安装配置使用。使用时，需进行Session鉴权。
在“新增访问密钥”弹窗中，填写该密钥的描述说明，单击“确定”。根据提示单击“立即下载”，下载密钥。密钥文件会直接保存到浏览器默认的下载文件夹中，文件名为“credentials.csv”，可打开文件查看访问密钥（Access Key Id和Secret Access Key）。 “proj
qwen2-72b glm4-9b LLM开源大模型基于DevServer适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） LLM开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU训练指导（6.3.906） 支持如下模型适配PyTorch-NPU的推理。 llama-7B
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