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创建生产训练作业 模型训练是一个不断迭代和优化模型权重的过程。ModelArts的训练模块支持创建训练作业、查看训练情况以及管理训练版本。通过模型训练试验模型结构、数据和超参的各种组合，便于找到最佳的模型结构和权重。 创建生产环境的训练作业有2种方式： 通过ModelArts Standard
审核并验收团队标注任务结果 审核团队标注任务结果 团队标注成员完成后，团队审核者可以对标注结果进行审核。 登录ModelArts管理控制台，左侧菜单栏选择“数据准备>数据标注”，在数据标注页面选择“我参与的”，在任务列表“操作”列单击“审核”，发起审核。 图1 发起审核 在审核页面中
VS Code一键连接Notebook 视频介绍 前提条件 已经创建Notebook实例 ，实例已经开启SSH连接，实例状态为运行中。 请参考创建Notebook实例。 实例的密钥文件已经下载至本地的如下目录或其子目录中： Windows：C:\Users\{{user}} Mac
创建Workflow数据集导入节点 功能介绍 通过对ModelArts数据集能力进行封装，实现数据集的数据导入功能。数据集导入节点主要用于将指定路径下的数据导入到数据集或者标注任务中，主要应用场景如下： 适用于数据不断迭代的场景，可以将一些新增的原始数据或者已标注数据导入到标注任务中
训练作业容错检查 用户在训练模型过程中，存在因硬件故障而产生的训练失败场景。针对硬件故障场景，ModelArts提供容错检查功能，帮助用户隔离故障节点，优化用户训练体验。 容错检查包括两个检查项：环境预检测与硬件周期性检查。当环境预检查或者硬件周期性检查任一检查项出现故障时，隔离故障硬件并重新下发训练作业
VS Code ToolKit连接Notebook 本节介绍如何在本地使用ModelArts提供的VS Code插件工具VS Code ToolKit，协助用户完成SSH远程连接Notebook。 VS Code ToolKit功能介绍 前提条件 已下载并安装VS Code。详细操作请参考安装
获取训练作业事件列表 功能介绍 获取训练作业事件列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/training-jobs
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
准备环境 本文档中的模型运行环境是ModelArts Lite的Cluster。请参考本文档要求准备资源环境。 资源规格要求 计算规格：不同模型训练推荐的NPU卡数请参见表2。 硬盘空间：至少200GB。 Ascend资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示Ascend
模型NPU卡数、梯度累积值取值表 不同模型推荐的训练参数和计算规格要求如表1所示。规格与节点数中的1*节点 & 4*Ascend表示单机4卡，以此类推。 表1 NPU卡数、加速框架、梯度配置取值表 模型 模型参数量 训练类型 序列长度cutoff_len 梯度累积值 优化工具(Deepspeed
查询支持的服务部署规格 功能介绍 查询支持的服务部署规格列表。 调试 您可以在API Explorer中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v1/{project_id}/services
准备资源 创建专属资源池 本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。 资源规格要求： 计算规格：用户可参考表2。 硬盘空间：至少200GB。 昇腾资源规格： Ascend: 1*ascend-snt9b表示昇腾单卡
状态码 状态码如表1那所示。 表1 状态码 状态码 编码 状态码说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP
更新训练作业参数 功能介绍 更新训练作业参数。 URI PUT /v1/{project_id}/training-job-configs/{config_name} 参数说明如表1所示。 表1 参数说明 参数 是否必选 参数类型 说明 project_id 是 String 用户项目
准备数据 本教程使用到的训练数据集是Alpaca数据集。您也可以自行准备数据集。 数据集下载 本教程使用Alpaca数据集，数据集的介绍及下载链接如下。 Alpaca数据集是由OpenAI的text-davinci-003引擎生成的包含52k条指令和演示的数据集。这些指令数据可以用来对语言模型进行指令调优
精度调优前准备工作 在定位精度问题之前，首先需要排除训练脚本及参数配置等差异的干扰。目前大部分精度无法对齐的问题都是由于模型超参数、Python三方库版本、模型源码等与标杆环境（GPU/CPU）设置的不一致导致，为了在定位过程中少走弯路，需要在定位前先对训练环境及代码做有效排查。此外
创建团队标注任务 如果您在创建标注作业时，即启用团队标注，且指派了某一团队负责标注，系统将默认基于此团队创建一个标注任务。您可以在创建数据标注任务后，在“我创建的”页面查看此任务。 您还可以重新创建一个团队标注任务，指派给同一团队的不同成员，或者指派给其他标注团队。 团队标注作业的创建方式
标注物体检测数据 物体检测之前，首先需考虑如何设计标签，标签设计需要对应所检测图片的明显特征，并且选择的标签比较容易识别（画面主体物与背景区分度较高），每个标签就是对所检测图片期望识别的全部结果。物体的标签设计完成之后，基于设计好的标签准备该图片的数据，每种需识别出的标签，建议应在所有图片个数相加超过
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