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使用订阅的HiLens技能： 在“产品订购 > 订单管理 > AI Gallery”页面，单击技能名称左侧，在技能的版本信息单击“安装”即可安装技能至设备上使用，详情请参见安装技能。 图4 安装技能-40 取消或找回订阅的免费模型 当不需要使用AI Gallery中订阅的模型时，可以取消订阅
在线服务预测报错ModelArts.4206 问题现象 在线服务部署完成且服务已经处于“运行中”的状态，向服务发起推理请求，报错“ModelArts.4206”。 原因分析 ModelArts.4206表示该API的请求流量超过了设定值。为了保证服务的平稳运行，ModelArts
context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。 MBS（micro-batch-size）、GBS（global-batch-size）的设置：需要遵循GBS/MBS的值能够被
context并行的参数设置：TP×PP×CP的值要被NPU数量（word_size）整除。 TP×CP的值要被模型参数中 num_attention_heads 整除。 MBS（micro-batch-size）、GBS（global-batch-size）的设置：需要遵循GBS/MBS的值能够被
16 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，
lora per_device_train_batch_size=1 2*节点 & 8*Ascend sft per_device_train_batch_size=1 8*节点 & 8*Ascend cutoff_len=8192 lora per_device_train_batch_size=1
Redundancy Optimizer)优化器、NPU节点数即其他配置。 具体优化工具使用说明可参考如何选择最佳性能的zero-stage和-offloads。 父主题： 训练脚本说明
Gallery订阅模型 部署上线 通常AI模型部署和规模化落地非常复杂。ModelArts支持将训练好的模型一键部署到端、边、云的各种设备上和各种场景上，并且还为个人开发者、企业和设备生产厂商提供了一整套安全可靠的一站式部署方式。 在线服务 在线推理服务，可以实现高并发，低延时，弹性伸缩，并且支持多
py中设置环境变量DEVICE_ID： devid = int(os.getenv('DEVICE_ID')) context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE, device_target="Ascend", device_id=devid)
据和应用程序，以及遵守相关的合规性要求。 具体而言，云服务提供商应该提供以下服务和功能： 建立和维护安全的基础设施，包括网络、服务器和存储设备等。 提供安全的底层基础平台，保证底层环境的运行时安全。 提供安全的身份验证和访问控制机制，以确保只有授权用户可以访问云服务，保证租户之前的相互隔离。
deleteLabel 删除数据集标签和对应的样本 dataset deleteLabelWithSamples 添加样本 dataset uploadSamples 删除样本 dataset deleteSamples 停止自动标注任务 dataset stopTask 创建团队标注任务 dataset
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CPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="CPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。 GPU环境，调用Model.configure_tf_infer_environ(device_type="GPU")完成配置，环境中只需配置运行一次。
torch.backends.cudnn.enabled) device = torch.device('cuda') print('E', torch.cuda.get_device_properties(device)) print('F', torch.tensor([1.0
st-py2.py3-none-any.whl C:\Users\xxx>pip install C:\Users\xxx\Downloads\modelarts-latest-py2.py3-none-any.whl ...... Successfully installed Pillow-*
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU
Notebook提示磁盘空间已满 问题现象 在使用Notebook时，提示磁盘空间已满：No Space left on Device。 在Notebook执行代码时，出现如下报错，提示：Disk quota exceeded。 原因分析 在JupyterLab浏览器左侧导航删除
服务启动后，状态断断续续处于“告警中” 问题现象 预测流量不大但频繁出现以下报错 Backend service internal error. Backend service read timed out Send the request from gateway to the
device = torch.device('cuda') model.load_state_dict(torch.load(model_path, map_location="cuda:0")) else: device = torch
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF = expandable_segments:True 将yaml文件中的per_device_train_batch_size调小，重新训练如未解决则执行下一步。 替换深度学习训练加速的工具或增加zero等级，可参考模型NPU
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