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定时调度策略中的标记，失败时触发。 on_running String 定时调度策略中的标记，running时触发。 请求示例 更新调度信息 PUT https://{endpoint}/v2/{project_id}/workflows/{workflow_id}/schedules/fa4a
请求是否成功。 请求示例 如下以查询“job_id”为10，“version_id”为10，文件名为“log1.log”的日志为例。 GET https://endpoint/v1/{project_id}/training-jobs/10/versions/10/aom-log?log_file=log1
具体错误信息。 请求示例 为指定的Notebook添加资源标签。例如设置TMS标签的key为“test”，value为“service-gpu”。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3
参数类型 描述 error_code String ModelArts错误码。 error_msg String 具体错误信息。 请求示例 https://{endpoint}/v1/{project_id}/pools/a55eba18-1ebf-4e9a-8229-d2d3b593a3dc/tags
peer-memory四个软件。 但是如果nvidia和cuda是使用runfile(local)方式安装的，那么需要在下一步中再次卸载。 若使用nvidia run包直接安装的驱动，需要找到对应的卸载命令。 sudo /usr/bin/nvidia-uninstall sudo
但是达不到预期，可能是nv_peer_mem异常。 处理方法 查看nv_peer_mem是否已安装。 dpkg -i | grep peer 若未安装则需要安装，安装方法参考装机指导。 若已安装则进入下一检测项。 查看该软件是否已经加载至内核。 lsmod | grep peer 若
主流开源大模型基于Standard适配PyTorch NPU推理指导（6.3.905） 场景介绍 准备工作 在Notebook调试环境中部署推理服务 在推理生产环境中部署推理服务 推理精度测试 推理性能测试 父主题： LLM大语言模型训练推理
low工作流、停止因运行Workflow工作流而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 自动学习：自动学习运行时会收取费用，使用完请及时停止自动学习、停止因运行自动学习而创建的训练作业和部署的服务。同时，也需清理存储到OBS中的数据。 Notebook实例：
WEBUI套件适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.907） SD WebUI推理方案概览 在DevServer上部署SD WebUI推理服务 在Standard上部署SD WebUI推理服务 SD WebUI推理性能测试 父主题： AIGC模型训练推理
请参见Ascend应用样例。 模型训练：ModelArts中支持使用Snt9、Snt9B训练模型。 模型推理：在ModelArts中将模型部署上线为在线服务时，支持使用Snt3、Snt3P、Snt9、Snt9B规格资源进行模型推理。 父主题： 一般性问题
error from cudaGetDeviceCount() 原因分析 经过对裸金属服务器排查，发现nvidia-drvier和cuda都已安装，并且正常运行。nvidia-fabricmanager服务可以使单节点GPU卡间互联，在多卡GPU机器上，出现这种问题可能是nvidia-fabricmanger异常导致。
数据标注 ModelArts标注的数据存储在OBS中。 自动训练 训练作业结束后，其生成的模型存储在OBS中。 部署上线 ModelArts将存储在OBS中的模型部署上线为在线服务。 AI全流程开发 数据管理 数据集存储在OBS中。 数据集的标注信息存储在OBS中。 支持从OBS中导入数据。
JupyterLab中文件保存失败，如何解决？ 问题现象 JupyterLab中保存文件时报错如下： 原因分析 浏览器安装了第三方插件proxy进行了拦截，导致无法进行保存。 在Notebook中的运行文件超过指定大小就会提示此报错。 jupyter页面打开时间太长。 网络环境原因，是否有连接网络代理。
可能系统资源不足、如内存不足、内存泄露。 硬件故障、如IB网络或者GPU互联设备故障等。 没安装nvidia-fabricmanager组件或被误卸载。 处理方法 若未安装fabricmanager，则需安装改组件。 若已安装fabricmanager，运行以下命令重启fabricmanager.service。
用户名，当user_id为all-users时，显示为所有用户。 create_time Long 创建时间戳。 请求示例 查看授权列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/authorizations 响应示例 状态码： 200 OK { "total_count"
如下以查询uuid为2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d186b0e93e4f的训练作业对应worker-0镜像保存任务为例。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/training-jobs/2cd88daa-31a4-40a8-a58f-d1
超参搜索算法的参数取值。 type String 超参搜索算法的参数类型。 请求示例 查询0代码超参搜索支持的搜索算法的信息。 GET https://endpoint/v2/{project_id}/search-algorithms 响应示例 状态码： 200 ok { "search_algo_count"
error_code String 删除该模型失败的错误码。 model_id String 删除失败的模型id。 请求示例 DELETE https://{endpoint}/v1/{project_id}/models/{model_id} 响应示例 状态码： 200 删除成功或者失败的提示信息。
String 工作空间ID。未创建工作空间时默认值为“0”，存在创建并使用的工作空间，以实际取值为准。 请求示例 查询标注团队列表 GET https://{endpoint}/v2/{project_id}/workforces 响应示例 状态码： 200 OK { "total_number"
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