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是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 sample_id 是 String 样本ID。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 locale
driver version : 440.95.01 gpu driver version : 440.95.01（GPU驱动在宿主机中安装，镜像中无需安装） cuda runtime version : 10.2（PyTorch自带，无需关心） cudnn version : 7.6
CPU规格），训练作业状态由“创建中”转变为“异常”，训练作业详情界面“规格信息”为“--”。 原因分析 调用接口传入了CPU规格的专属资源池不支持的参数。 处理步骤 检查API请求的请求体中是否存在“flavor_id”参数，CPU规格的专属资源池不支持使用“flavor_id”参数。
Finetune训练服务 使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_sdxl_finetune_train.sh 训练执行脚本中配置了保存checkpoint的频率，每500steps保存一次，如果磁盘空间较小，这个值可以改大到5000，避免磁盘空间写满，导致训练失败终止。
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 业务代码问题
工作空间 ModelArts的用户需要为不同的业务目标开发算法、管理和部署模型，此时可以创建多个工作空间，把不同应用开发过程的输出内容划分到不同工作空间中，便于管理和使用。 工作空间支持3种访问控制： PUBLIC：租户（主账号和所有子账号）内部公开访问。 PRIVATE：仅创建者和主账号可访问。
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 表2 Query参数 参数 是否必选 参数类型 描述 offset 否 Integer
表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 dataset_id 是 String 数据集ID。 project_id 是 String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 请求参数 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 clear_hard_property
get_model_list打印参数说明 参数 参数类型 描述 total_count Integer 不分页的情况下，符合查询条件的总模型数量。 count Integer 模型数量。 models model结构数组 模型元数据信息。 表3 model结构 参数 参数类型 描述 model_id String
服务的即时可用性，开发者无需经历繁琐的环境配置步骤，即可直观感受模型效果，快速尝鲜大模型，真正达到“即时接入，即时体验”的效果。 当开发者对希望对模型进行开发和训练，AI Gallery为零基础开发者，提供无代码开发工具，快速推理、部署模型；为具备基础代码能力的开发者，AI Ga
AscendCloud-6.3.910-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 外网访问限制
训练过程Megatron格式权重 |──converted_mg2hf_weight # 训练完成转换为HF格式权重目录，只有配置了自动转换才有内容，否则为空 |──logs # 训练过程日志
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： 云上迁移适配故障
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |──llm_inference # 推理代码包 |──llm_tools
创建Qwen2-0.5B或Qwen2-1.5B模型的LoRA微调类型的调优任务，显示创建失败 问题现象 创建LoRA调优任务，选择支持Modellink框架类型的模型Qwen2-0.5B，数据集选择MOSS格式的jsonl数据，添加超参设置，创建调优任务失败。 关键日志报错： AttributeError:
sh # 系列模型共同调用的多功能的脚本 |── install.sh # 环境部署脚本 |——src/ # 启动命令行封装脚本，在install.sh里面自动构建
在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VSCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。 父主题： GPU相关问题
像，镜像里已经安装好运行任务所需软件。当基础镜像里的软件无法满足您的程序运行需求时，您还可以基于这些基础镜像制作一个新的镜像并进行训练。 训练作业的预置框架介绍 ModelArts中预置的训练基础镜像如下表所示。 表1 ModelArts训练基础镜像列表 引擎类型 版本名称 PyTorch
AscendCloud-6.3.909-xxx.zip 说明： 软件包名称中的xxx表示时间戳。 包含了本教程中使用到的模型训练代码、推理部署代码和推理评测代码。代码包具体说明请参见模型软件包结构说明。 AscendSpeed是用于模型并行计算的框架，其中包含了许多模型的输入处理方法。
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