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使用基础镜像 通过ECS获取和上传基础镜像将镜像上传至SWR服务后，可创建训练作业，在“选择镜像”中选择SWR中基础镜像。 由于基础镜像内需要安装固定版本依赖包，若直接使用基础镜像进行训练，每次创建训练作业时，训练作业的图1中都需要执行 install.sh 文件，来安装依赖以及下载完整代码。
息。 否 dict auto_sync_dataset 标注任务的标注结果是否自动同步至数据集。可选值如下： true：标注任务的标注结果自动同步至数据集（默认值） false：标注任务的标注结果不自动同步至数据集 否 bool content_labeling 语音分割标注任务是否开启内容标注，默认开启。
dynamic_dims=[1~4],[8],[16] 在执行convert_lite命令时，指定--configFile=config.ini即可自动编译指定的动态shape。 # shell converter_lite --modelFile=resnet50.onnx --fmk=ONNX
为什么在ModelArts数据标注平台标注数据提示标注保存失败？ 标注多个标签，是否可针对一个标签进行识别？ 使用数据处理的数据扩增功能后，新增图片没有自动标注 视频数据集无法显示和播放视频 使用样例的有标签的数据或者自己通过其他方式打好标签的数据放到OBS桶里，在modelarts中同步数据源以后看不到已标注，全部显示为未标注
训练需要的启动脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建 |──Megatron-LM/ # 适配昇腾的Megatron-LM训练框架
单击界面右上角的“标注列表”，在“当前文件标签”的详情页将呈现当前视频带标注的时间点。 图3 当前文件标签信息 单击页面左上角“返回数据标注预览”，页面将自动返回标注作业详情页面，同时，标注好的视频将呈现在“已标注”页签下。 常见问题 Q：视频数据集无法显示或者无法播放视频？ A：如果无法显示和
/v1/{project_id}/dev-servers modelarts:devserver:create ecs:serverKeypairs:createecs:*:get iam:users:getUser iam:users:listUsers iam:projects:listProjects
建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 图1 创建数据处理基本信息
Lab等开发工具中调试分布式训练。 约束限制 总览页面打开的CodeLab不支持此项功能，但是如果用户在AI Hub中打开了可用的案例，会自动跳转到CodeLab中，此时是可以使用这项功能的。 如果切换了Notebook的规格，那么只能在Notebook进行单机调测，不能进行分布式调测，也不能提交远程训练作业。
"ecs:serverKeypairs:list", "ecs:serverKeypairs:get", "ecs:serverKeypairs:delete", "ecs:serverKeypairs:create"
ling数据默认保存到ModelArts训练容器中，则请参考创建ModelArts训练作业中的配置训练参数部分配置好输出参数，训练过程中会自动将训练容器中输出路径下的数据回传至指定的OBS上。 创建performance advisor分析环境。 采集完profiling后如果M
模型的自定义镜像制作流程 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像用于推理 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 在ECS中通过Dockerfile从0制作自定义镜像用于推理 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts Standard
溯输入来源发现是torch.randint()函数在device侧随机初始化（下图第214行），由于device侧随机性无法通过seed等自动化方式固定，先通过切换CPU侧计算初始化之后再切回device侧。在train.py中做如下图第215行代码修改。 重新训练Dump比对分
syncBatchNorm 下发维度，NPU上分布式训练使用syncBN性能较差。 schedule - affinity api 下发维度，自动识别可替换的亲和API（融合算子API如rms_norm，亲和优化器如NpuFusedAdamw）。 communication - small
制作自定义镜像用于创建Notebook Notebook的自定义镜像制作方法 在ECS上构建自定义镜像并在Notebook中使用 在Notebook中通过Dockerfile从0制作自定义镜像 在Notebook中通过镜像保存功能制作自定义镜像 父主题： 制作自定义镜像用于ModelArts
LLM大语言模型训练推理 在ModelArts Studio基于Qwen2-7B模型实现新闻自动分类 主流开源大模型基于Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.911） 主流开源大模型基于Lite
tasks：评测数据集任务，比如openllm。 batch_size：输入的batch_size大小，不影响精度，只影响得到结果速度，默认使用auto，代表自动选择batch大小。 output_path：结果保存路径。 使用lm-eval，比如加载非量化或者awq量化，llama3.2-1b模型的权重，参考命令：
"Action": [ "vpc:*:*", "ecs:*:get*", "ecs:*:list*" ], "Effect": "Allow"
修改封面图和二级标题 在发布的资产详情页面，单击右侧的“编辑”，选择上传新的封面图，为资产编辑独特的主副标题。 编辑完成之后单击“保存”。封面图和二级标题内容自动同步，您可以直接在资产详情页查看修改结果。 图1 修改封面图和二级标题 编辑标签 单击标签右侧的出现标签编辑框，在下拉框中勾选该资产对应的标签。
分布式改造点注释掉后即可进行单节点单卡训练。 训练代码中包含三部分入参，分别为训练基础参数、分布式参数和数据相关参数。其中分布式参数由平台自动入参，无需自行定义。数据相关参数中的custom_data表示是否使用自定义数据进行训练，该参数为“true”时使用基于torch自定义的随机数据进行训练和验证。
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