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专属资源池扩容，可参考扩缩容资源池。 如果磁盘空间不够，可以尝试重试，使实例调度到其他节点。如果单实例仍磁盘空间不足，请联系系统管理员，更换合适的规格。 如果是大模型导入的模型部署服务，请确保专属资源池磁盘空间大于1T（1000GB）。 父主题： 服务部署
')”。 原因：Moxing在进行文件复制时，未找到train_data_obs目录。 处理建议：修改train_data_obs目录为正确地址，重新启动训练作业。 另外在Moxing下载OBS对象过程中，不要删除相应OBS目录下的对象，否则Moxing在下载到被删除的对象时会下载失败。
Integer 已删除的样本数量。 deletion_stats Map<String,Integer> 删除原因统计信息。 description String 版本描述信息。 export_images Boolean 发布时是否导出图片到版本输出目录。可选值如下： true：导出图片到版本输出目录
<exp_name>开始训练。 训练完成后在SFS Turbo中保存训练的模型结果。（多机情况下，只有在rank_0节点进行数据预处理，权重转换等工作，所以原始数据集和原始权重，包括保存结果路径，都应该在共享目录下） 父主题： 准备工作
否 String 工作空间ID。获取方法请参见查询工作空间列表。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。 iphertext_enabled 否 Boolean 是否明文展示appsecret。 app_ids 否 Array of strings
“标签名”或从下拉列表中选择已添加的标签。单击“确定”，完成选中图片的标注操作。例如，您可以选择多张图片，按照花朵种类将图片标注为“tulips”。同样选择其他未标注分类图片，将其标注为“sunflowers”、“roses”等。标注完成后，图片将存储至“已标注”页签下。 图片标
团队标注任务当前验收任务详情。 create_time Long 标注任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 description String 标注任务描述信息。 label_stats Array of LabelStats objects 标注任务标签统计信息。
费规格资源较少，排队概率高。 规格选择卡数尽量少，如可以选择1卡，相比于选择8卡排队几率大大降低。 可以尝试使用其他Region（如北京四切换为上海一）。 如果有长期的资源使用诉求，可以购买独占使用的专属资源池。 如果是专属资源池，建议您进行以下排查： 排查专属资源池中是否存在其
在专属资源池列表中，在需要删除的资源池的右侧操作列选择“ > 删除”。 在“删除资源池”页面，需在文本框中输入“DELETE”，单击“确定”，删除资源池。 可切换“训练作业”、“推理服务”、“开发环境”页签查看资源池上创建的训练作业、部署的推理服务、创建的Notebook实例。 图1 删除资源池 释放游离节点
"data_path" : "/test-obs/classify/input/cat-dog/" } ], "description" : "", "work_path" : "/test-obs/classify/output/", "work_path_type"
String API的认证方式。枚举值如下： NONE：无认证 APP：APP认证 IAM：IAM认证 predict_url String 预测地址。 service_id String 服务编号。 service_name String 服务名称。 support_app_code Boolean
size 影响流水线并行中设备的计算效率。 切分策略 包括DP（Data Parallel）、TP（Tensor Parallel）、PP（Pipeline Parallel）。 DP：数据并行（Data Parallelism）是大规模深度学习训练中常用的并行模式，它会在每个进程(
可能影响ModelArts侧基本功能，包括但不限于资源池管理、节点管理、扩缩容、驱动升级等。 高 不可恢复。 节点 退订、移除、关机、污点管理、切换/重装操作系统等。 可能影响ModelArts侧基本功能，包括但不限于节点管理、扩缩容、驱动升级、带本地盘机型的本地盘数据丢失等。 高 不可恢复。
nets.nets_factory: class NetworkKeys(builtins.object) | Data descriptors defined here: | | __dict__ | dictionary for instance variables
f1：F1值 F1值是模型精确率和召回率的加权调和平均，用于评价模型的好坏，当F1较高时说明模型效果较好。 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。
述”，单击左下角“添加账号ID”。填写完成之后，然后单击“确定”。 邮箱作为团队管理中的唯一标识，不同成员不能使用同一个邮箱。您填写的邮箱地址将被记录并保存在ModelArts中，仅用于ModelArts团队标注功能，当成员删除后，其填写的邮箱信息也将被一并删除。 其中，“角色”
仅支持313T、376T、400T 训练支持的模型列表 本方案支持以下模型的训练，如表1所示。 表1 支持的模型列表及权重文件地址 支持模型 支持模型参数量 权重文件获取地址 Llama2 llama2-7b https://huggingface.co/meta-llama/Llama-2-7b-chat-hf
后请及时停止Notebook实例或删除。使用EVS做存储时，需同时清理存储到EVS中的数据。 CodeLab计费：在体验CodeLab时，切换为付费规格后会收费，使用完后请在JupyterLab界面及时停止Notebook实例。 训练作业：训练作业运行时会收取费用，使用完请及时停
将数据和应用程序加密，以保护数据的机密性和完整性。 确保模型的相关软件都得到及时的安全更新和漏洞修补。 遵守相关的合规性要求，如GDPR、HIPAA、PCI DSS等。 进行适当的访问控制，以确保只有授权用户可以访问管理在线服务等相关资源。 监控和报告任何异常活动，并及时采取措施。
时，同步测试健康检查接口是否可以正常工作，具体参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用中的本地验证镜像方法。 创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致 如果使用的是ModelArts提供的基础镜像创建模型，健康检查URL默认必须为/health。 图4 设置健康检查URL
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