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请确保数据集中存在“未标注”数据。 只有当创建团队标注任务时，标注人员才会收到邮件。创建标注团队及添加标注团队的成员并不会发送邮件。 请确保您的邮箱已完成配置且配置无误。可参考管理成员，完成邮箱配置。 团队成员自检其邮箱是否有拦截设置。 父主题： Standard数据准备
命令。 下载CANN 6.3.RC2-linux aarch64与mindspore-2.1.1-cp37-cp37m-linux_aarch64.whl安装文件。 下载run文件“Ascend-cann-nnae_6.3.RC2_linux-aarch64.run”（下载链接）。
首先安装社区Msprobe工具，命令如下： pip install mindstudio-probe 使能工具进行数据Dump分析。本实验可在train.py中如下两处添加使能代码： 其中config.json的内容如下： { "task": "statistics", "dump_path": "/home/data_dump"
_prune_heads(self, heads_to_prune): for layer, heads in heads_to_prune.items(): self.encoder.layer[layer].attention.prune_heads(heads)
py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ chmod 777 Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ bash Miniconda3-py37_4.12.0-Linux-x86_64.sh -bfp
败 问题现象 创建LoRA调优任务，选择支持Modellink框架类型的模型Qwen2-0.5B，数据集选择MOSS格式的jsonl数据，添加超参设置，创建调优任务失败。 关键日志报错： AttributeError: 'Parameter' object has no attribute
仅当发布模型时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理模型的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 模型发布成功后，如果模型所有者要新增可使用资产的新用户，则可以在模型详情页添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的
print(task_info) 参数说明 表1 请求参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String 标注任务的ID。 父主题： 标注任务管理
集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
步骤一：ModelArts专属资源池打通VPC 创建好VPC和子网，具体步骤请参考创建虚拟私有云和子网。 创建Modelarts专属资源池网络。 登录ModelArts管理控制台，在左侧导航栏中选择“AI专属资源池 > 弹性集群Cluster”，默认进入“Standard资源池”页面。 切换到“网络”页签，单击“创建”，弹出“创建网络”页面。
/mnt/sfs_turbo/code/ -f -r 本案例中以obsutils方式上传文件，除此之外也可通过SCP方式上传文件，具体操作步骤可参考本地Linux主机使用SCP上传文件到Linux云服务器。 在SFS中将文件设置归属为ma-user。 chown -R ma-user:ma-group YOLOX
集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
gpt格式的微调数据集；使用自定义数据集时，请更新dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/AscendFactory/data目录下。具体步骤如下：
getenv('POD_IP') // 获取容器IP ROOT_PATH = os.getenv('ROOT_PATH') //获取服务根路径 def greet(name): return "Hello " + name + "!" with gr.Blocks() as
集；使用自定义数据集时，请更新代码目录下data/dataset_info.json文件；请务必在dataset_info.json文件中添加数据集描述；具体示例如下。 上传自定义数据到指定目录 将下载的原始数据存放在{work_dir}/llm_train/LLaMAFacto
Gallery仓库中删除。 文件删除后不可恢复，请谨慎操作。 管理数据集可用范围 仅当发布数据集时，“可用范围”启用“申请用户可用”时，才支持管理数据集的可用范围。管理操作包含如何添加可使用资产的新用户、如何审批用户申请使用资产的请求。 添加可使用资产的新用户。 数据集发布成功后，如果数据集
图2 数据标注-文本分类 添加或删除数据 自动学习项目中，数据来源为数据集中输入位置对应的OBS目录，当目录下的数据无法满足现有业务时，您可以在ModelArts自动学习页面中，添加或删除数据。 添加文件 在“未标注”页签下，可单击页面左上角的“添加数据”，您可以在弹出对话框中，选择本地文件上传。
https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-9.1.6.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf grafana-9.1.6.linux-amd64.tar.gz 将Grafana注册到jupyter-server-proxy。
0/git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz 安装git lfs。 tar -zxvf git-lfs-linux-arm64-v3.2.0.tar.gz cd git-lfs-3.2.0 sh install.sh rm -rf git-lfs-linux-arm64-v3
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