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训练作业参数配置 创建训练作业参数 查询训练作业参数列表 更新训练作业参数 删除训练作业参数 查询训练作业参数详情 父主题： 训练管理（旧版）
复制数据至容器中空间不足 问题现象 ModelArts训练作业运行时，日志中遇到如下报错，导致数据无法复制至容器中。 OSError:[Errno 28] No space left on device 原因分析 数据下载至容器的位置空间不足。 处理方法 请排查是否将数据下载至“
tensorboard显示502 bad gateway 问题现象 启动tensorboard后，打开tensorboard提示502 bad gateway，或者偶现502 bad gateway。 原因分析 出现该问题的可能原因如下: 启动tensorboard对应的summ
在数据标注管理页面，单击页面右上角“创建标注作业”，进入“创建标注作业”页面，根据需求创建不同类型的标注作业。 填写标注作业基本信息，标注作业的“名称”和“描述”。 根据您的需求，选择“标注场景”和“标注类型”。 图1 选择标注场景和标注类型 针对不同类型的标注作业，需填写参数不同，请参考如下类型标注作业对应的参数介绍。
昇腾云服务6.3.906版本说明 本文档主要介绍昇腾云服务6.3.906版本配套的镜像地址、软件包获取方式和支持的特性能力。 配套的基础镜像 镜像地址 获取方式 配套关系镜像软件说明 配套关系 PyTorch： 西南-贵阳一 swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
Toolkit提交训练作业报错NoSuchKey 问题现象 使用PyCharm Toolkit提交训练作业时，训练作业详情页的“日志”页签存在报错“errorCode:NoSuchKey”。 原因分析 检查配置后发现，是镜像版本太低，旧版的镜像与当前训练作业不兼容。 解决措施 使用PyCharm
读取文件报错，如何正确读取文件 问题现象 创建训练作业如何读取“json”和“npy”文件。 训练作业如何使用cv2库读取文件。 如何在MXNet环境下使用torch包。 训练作业读取文件，出现如下报错： NotFoundError (see above for traceback):
训练。 如果您在本地使用ModelArts支持的常用框架完成了训练脚本，可以使用自定义脚本创建训练作业。 如果您在本地开发的算法不是基于常用框架，您可以选择使用自定义镜像创建训练作业。 父主题： 功能咨询
Workload type String 作业所属业务类型。可选值如下： train：训练作业 namespace String 作业所属资源池名称。 name String 作业名称。 jobName String 上层业务作业名称。 uid String 作业uid。 jobUUID String
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
Yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
再启动智能标注。 启动智能标注作业 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“数据准备 > 数据标注”，进入“数据标注”管理页面。 在标注作业列表中，选择“物体检测”或“图像分类”类型的标注作业，单击操作列的“智能标注”启动智能标注作业。 在弹出的“启动智能标注”对话
管理模型训练作业 查看训练作业详情 查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
yaml配置文件参数配置说明 本小节主要详细描述demo_yaml样例配置文件、配置参数说明，用户可根据实际自行选择其需要的参数。 表1 模型训练脚本参数 参数 示例值 参数说明 model_name_or_path /home/ma-user/ws/tokenizers/Qwen2-72B
分布式Tensorflow无法使用“tf.variable” 问题现象 多机或多卡使用“tf.variable”会造成以下错误： WARNING:tensorflow:Gradient is None for variable:v0/tower_0/UNET_v7/sub_pixel/Variable:0
MXNet创建kvstore时程序被阻塞，无报错 问题现象 使用kv_store = mxnet.kv.create('dist_async')方式创建“kvstore”时程序被阻塞。如，执行如下代码，如果无法输出“end”，表明程序阻塞。 print('start') kv_store
用户/训练系统，将CUDA_VISIBLE_DEVICES传错了，检查CUDA_VISIBLE_DEVICES变量是否正常。 用户选择了1/2/4卡这些规格的作业，然后设置了CUDA_VISIBLE_DEVICES=‘1’这种类似固定的卡ID号，与实际选择的卡ID不匹配。 处理方法 尽量代码里不要去
eleases/tag/2.3.0。 处理方法 将训练代码里的参数名称“lr”改成“learning_rate”。 建议与总结 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。
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