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并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：
并逐渐趋于稳定平缓。loss收敛图存放路径对应表1表格中output_dir参数值路径下的training_loss.png中也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：
看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：
看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：
看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：
看表1。 loss收敛情况：日志里存在lm loss参数 ，lm loss参数随着训练迭代周期持续性减小，并逐渐趋于稳定平缓。也可以使用可视化工具TrainingLogParser查看loss收敛情况，如图2所示。 单节点训练：训练过程中的loss直接打印在窗口上。 多节点训练：
log_type String 训练作业可视化日志类型，配置后训练作业可作为可视化作业数据源。可选取值如下： "tensorboard" "mindstudio-insight" log_dir LogDir object 训练作业可视化日志输出，log_type非空时必填。 data_sources
log_type String 训练作业可视化日志类型，配置后训练作业可作为可视化作业数据源。可选取值如下： "tensorboard" "mindstudio-insight" log_dir LogDir object 训练作业可视化日志输出，log_type非空时必填。 data_sources
性能预期：QPS 20/s - 业务访问方式 推理业务访问：“客户端 -> 云服务” 或 “云客户端 -> 云服务”。 推理业务时延要求，客户端到云服务端到端可接受时延。 例如：当前是“客户端 -> 云服务”模式，客户端请求应答可接受的最长时延为2秒。 - 模型参数规模，是否涉及分布式推理
问题10：使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告 使用benchmark-tools访问推理客户端返回报错或警告：actual output_tokens_length < expected output_len 图5 benchmark-tools访问推理客户端返回报错 图6 ben
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在线服务的API默认为HTTPS访问，同时还支持以下的传输协议： 使用WebSocket协议的方式访问在线服务：WebSocket使得客户端和服务器之间的数据交换变得更加简单，允许服务端主动向客户端推送数据。在WebSocket API中，浏览器和服务器只需要完成一次握手，两者之间就可以建立持久性的连接，并进行双向数据传输。
log_type String 训练作业可视化日志类型，配置后训练作业可作为可视化作业数据源。可选取值如下： "tensorboard" "mindstudio-insight" log_dir LogDir object 训练作业可视化日志输出，log_type非空时必填。 data_sources
模型的开发训练，是基于之前的已有数据（有可能是测试数据），而在得到一个满意的模型之后，需要将其应用到正式的实际数据或新产生数据中，进行预测、评价、或以可视化和报表的形式把数据中的高价值信息以精辟易懂的形式提供给决策人员，帮助其制定更加正确的商业策略。 父主题： AI开发基础知识
html），后台的实例运行是一直稳定的，重连即可再次连上。 解决方法 如果想保持长时间连接不断开，可以通过配置SSH定期发送通信消息，避免防火墙认为链路空闲而关闭。 客户端配置（用户可根据需要自行配置，不配置默认是不给服务端发心跳包），如图1，图2所示。 图1 打开VS Code ssh config配置文件
Standard的Workflow是一套低代码的AI开发流水线工具，覆盖数据标注、数据处理、模型开发、训练、模型评估、部署上线等步骤，提供可视化的工作流运行方式。具体请参见什么是Workflow。 Standard的开发环境Notebook提供了云上JupyterLab环境和本地I
权限”，单击右上角的“创建自定义策略”，设置策略，单击“确定”。 “策略名称”：设置自定义策略名称，例如：不允许用户使用公共资源池创建。 “策略配置方式”：选择可视化视图或者JSON视图均可。 “策略内容”：拒绝，云服务中搜索“ModelArts”服务并选中，“操作”中查找写操作“modelarts:t
中统称为运行态。 总的来说，Workflow有两种形态。 开发态：使用Workflow的Python SDK开发和调测流水线。 运行态：可视化配置运行生产好的流水线。 Workflow基于对当前ModelArts已有能力的编排，基于DevOps原则和实践，应用于AI开发过程中，提
job_step], storages=[storage] ) 作业类型节点结合可视化能力 节点可视化特性将用户在使用Workflow时产生的一些衡量指标进行一个可视化的展示，支持数据的实时可视化，并且允许独立呈现可视化外挂节点。形态上基于作业类型节点原有的使用方式，新增一个针对metri
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