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排查数据集大小，checkpoint保存文件大小，是否占满了磁盘空间。 必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试。 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。
必现的问题，使用本地Pycharm远程连接Notebook调试超参。 如果还存在问题，可能需要提工单进行定位，甚至需要隔离节点修复。 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。
true：清空难例属性（默认值） false：不清空难例属性 code String 旋转裁剪等预处理任务的状态码。 create_time Long 版本创建时间。 crop Boolean 是否对图片进行裁剪，只对标注框形状为bndbox的物体检测数据集有效。可选值如下： true：对图片进行裁剪
度限制为[0, 256]。 create_time Long 训练作业创建时间戳，单位为毫秒，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 user_name String 训练作业创建用户的用户名，创建成功后由ModelArts生成返回，无需填写。 annotations
String 创建时间。 表7 NodeSpec 参数 参数类型 描述 flavor String 节点规格。 表8 NodeStatus 参数 参数类型 描述 phase String 节点当前状态。可选值如下： Available：节点可用 Creating：节点创建中 Deleting：节点删除中
String 创建时间。 表7 NodeSpec 参数 参数类型 描述 flavor String 节点规格。 表8 NodeStatus 参数 参数类型 描述 phase String 节点当前状态。可选值如下： Available：节点可用 Creating：节点创建中 Deleting：节点删除中
参数 是否必选 参数类型 描述 workspace_id 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。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型 描述
asc：递增排序 desc：递减排序（默认值） sort_by 否 String 指定查询的排序方式。可选值如下： create_time：按创建时间排序（默认值） version_name：按任务版本名称排序 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表3 响应Body参数 参数 参数类型
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 status 否 Integer 数据集版本状态。可选值如下： 0：创建中 1：运行中 2：删除中 3：已删除 4：错误 train_evaluate_ratio 否 String 根据版本切分比例筛选版本。根
系统管理员增加权限。 2、公共资源池的规格无法选择 共享池的资源是有限的，显示置灰表示当前规格的资源已经被用完。请选择未置灰的规格，也可以创建自己的专属资源池。 3、自定义规格 只有在专属资源池部署服务时，支持自定义资源规格。公共资源池部署服务不支持。 图2 自定义规格 4、免费规格
响应Body参数 参数 参数类型 描述 add_sample_count Long 新增样本数量。 create_time Long 任务创建时间。 dataset_id String 数据集ID。 deleted_sample_count Long 已删除样本数量。 duration_time
PyTorch、MindSpore等)下均可以使用。 MoXing Framework模块提供了OBS中常见的数据文件操作，如读写、列举、创建文件夹、查询、移动、复制、删除等。 在ModelArts Notebook中使用MoXing接口时，可直接调用接口，无需下载或安装SDK，使用限制比ModelArts
finetune/merge_captions_to_metadata.py {数据集路径pokemon-dataset路径} meta_cap.json 创建default_config.yaml文件，并将以下配置粘贴进去 compute_environment: LOCAL_MACHINE debug:
finetune/merge_captions_to_metadata.py {数据集路径pokemon-dataset路径} meta_cap.json 创建default_config.yaml文件，并将以下配置粘贴进去。 compute_environment: LOCAL_MACHINE debug:
Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTP的新版本协议。 200 OK 接口调用成功。 201 Created 创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求，但未处理完成。 203 Non-Authoritative Information
和镜像。 mkdir -p /home/ma-user/ascendcloud-aigc-algorithm-open_sora #创建目录 cd /home/ma-user/ascendcloud-aigc-algorithm-open_sora/ #进入目录
修改pod的卡数。由于本案例中为分布式训练，因此所需卡数修改为8卡。 删除已创建的pod。 kubectl delete -f config.yaml 将config.yaml文件中“limit”和“request”改为8。 vi config.yaml 图3 修改卡数 重新创建pod。 kubectl apply -f
标注团队ID。 请求参数 无 响应参数 状态码： 200 表2 响应Body参数 参数 参数类型 描述 create_time Long 创建时间。 description String 标注成员描述，长度为0-256位，不能包含^!<>=&"'特殊字符。 email String
序执行部分运行节点。 部分运行Workflow节点，首先在新开发Workflow时，需要预先定义好部分运行场景。具体流程如下： 通过SDK创建工作流时，预先定义好部分运行场景，具体可参考在Workflow中指定仅运行部分节点。 在配置工作流时，打开“部分运行”开关，选择需要执行的
添加新用户。 登录AI Gallery，单击右上角“我的Gallery”进入我的Gallery页面。 选择“我的资产 > 数据集”，在“我创建的数据集”页面找到待修改的数据集，单击数据集页签进入详情页。 在数据集详情页，选择“设置”。 在“可用申请”处输入账号名、账号ID或用户昵
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