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下： 对于数据标注这种操作，可以在标注完成后自动帮助用户发布新的数据集版本，结合as_input的能力提供给后续节点使用。 当模型训练需要更新数据时，可以使用数据集导入节点先导入新的数据，然后再通过该节点发布新的版本供后续节点使用。 属性总览 您可以使用ReleaseDatase
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 export_type 否 Integer 导出类型，不传则默认查询所有类型的导出任务。可选值如下： 0：已标注 1：未标注 2：全部 3：条件筛选 limit 否 Integer 指定每一页返回的最大条目数，取值范围[1
错： 图1 错误日志 原因分析 出现该问题的可能原因如下。 磁盘空间不足。 分布式作业时，有些节点的docker base size配置未生效，容器内“/”根目录空间未达到50GB，只有默认的10GB，导致作业训练失败。 实际存储空间足够，却依旧报错“No Space left on
自动停止类别。 timing：自动停止。 idle：空闲停止。 update_at Long 实例最后更新（不包括探活心跳）的时间，UTC毫秒。 请求示例 延长运行中的Notebook时长。 https://{endpoint}/v1/{project_id}/notebooks/{id}/lease
grants objects 授权用户列表，默认为空。需要与“auth_type”参数配合使用，且仅当授权类型为“INTERNAL”时才会生效。 auth_type 否 String 授权类型。可选值有PUBLIC、PRIVATE、INTERNAL。默认值为PUBLIC。 PUBLIC：租户内部公开访问。
0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4
0，训练完成后保存的tokenizer.json文件中的“merges”时保存的是拆开的列表不是字符串，导致推理异常 解决措施，以下两种方法任选其一： 更新transformes和tokenizers版本 GLM4-9B模型，容器内执行以下步骤： pip install transformers==4
新建一个相同计算规格的实例。 配置更新记录 展示“当前配置”详情和“历史更新记录”。 “当前配置”：展示模型名称、版本、状态、实例规格、分流、实例数、部署超时时间、环境变量、存储挂载等信息。专属资源池部署的服务，同时展示资源池信息。 “历史更新记录”：展示历史模型相关信息。 监控信息
update_time Integer 更新时间。 id String 实验ID。 表6 TrainingExperimentStatistic 参数 参数类型 描述 job_count Integer 当前实验下的训练作业总个数。 请求示例 创建实验。 POST https://{endpoin
本案例仅支持在专属资源池上运行，确保专属资源池可以访问公网。 文档更新内容 6.3.912版本是第一次发布。 支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表 序号 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 框架 1 Qwen-VL 7b https://huggingface.co/Qwen/Qwen-VL-Chat
对Notebook的访问。 dev_service String 访问Notebook的途径，枚举值如下： NOTEBOOK：可以通过https协议访问Notebook。 SSH：可以通过SSH协议远程连接Notebook。 ssh_keys Array of strings S
MaaS 创建MaaS API Key后需要等待多久才能生效？ API Key是否支持跨区域使用？ 领取MaaS免费常驻服务Token后多久生效？ 配置模型服务接口地址时需要注意什么格式问题？ 如何正确获取模型名称？ 调优数据集异常日志说明 使用ChatGLM3-6B或GLM-4-9B模型微调后，权重校验失败
资源将立即生效。 假设用户于2023/04/18 15:29:16购买了一台按需计费的专属资源池，由于业务需要，于2023/04/18 16:30:30执行按需转包年/包月操作，生成类型为“按需转包年/包月”的订单。用户支付订单后，按需转包年/包月的专属资源池立即生效。在“费用中心
0_POC_20251231。 git clone -b br_noncom_MindStudio_8.0.0_POC_20251231 https://gitee.com/ascend/msit.git 进入到msit/msmodelslim的目录；并在进入的msmodelslim目录下，运行安装脚本install
是否返回标签统计信息。可选值如下： true：返回标签统计信息 false：不返回标签统计信息（默认值） sample_stats 否 Boolean 是否返回样本统计信息。可选值如下： true：返回样本统计信息 false：不返回样本统计信息（默认值） workforce_stats 否 Boolean
您可以在当前的终端会话中直接执行TMOUT=0使设置立即生效，或者将export TMOUT=0添加到/etc/profile文件中，以确保所有用户的新会话都不会因为空闲而断开。 但是在生产环境或多人使用的公共服务器上，不建议设置TMOUT=0，关闭自动注销功能会带来一定的安全风险。
rank_table配置local_ranktable_xx_host.json文件，其中xx表示当前实例的IP地址。 NODE_PORTS：仅在服务入口实例生效，用于与全量推理实例、增量推理实例的信息交互。该参数入参为形如{port1},{port2},{portn}的字符串，与全量或增量推理实例
running, stopping, deleting] can be updated. 不允许更新状态为[部署中，运行中，停止中，删除中]的服务。 不对状态为[部署中，运行中，停止中，删除中]的服务进行更新。 400 ModelArts.3520 A maximum of {number}
false：不同步智能标注结果（默认值）。 synchronize_data Boolean 团队标注任务是否同步更新新增数据。可选值如下： true：上传文件、同步数据源、导入的未标注文件同步分配至团队成员。 false：不同步更新新增数据（默认值）。 task_id String 标注任务ID。 task_name
据的执行时间，该数量会影响服务启动时间，建议不超过10个 --profile-out-len：profiling的输出长度，默认"4,16,64,128"，服务会在启动时测算这些输出长度数据的执行时间，该数量会影响服务启动时间，建议不超过5个 --profile-results：
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