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系统自动创建委托名称，用户可以手动修改。 “新增委托 > 授权方式” 角色授权：IAM最初提供的一种根据用户的工作职能定义权限的粗粒度授权机制。该机制以服务为粒度，提供有限的服务相关角色用于授权。由于华为云各服务之间存在业务依赖关系，因此给用户授予角色时，可能需要一并授予依赖的其他角
监控安全风险 ModelArts支持监控ModelArts在线服务和对应模型负载，执行自动实时监控、告警和通知操作，帮助用户更好地了解服务和模型的各项性能指标。详细内容请参见ModelArts支持的监控指标。 父主题： 安全
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平台结合与100+客户适配、调优开源大模型的行业实践经验，沉淀了大量适配昇腾，和调优推理参数的最佳实践。通过为客户提供一键式训练、自动超参调优等能力，和高度自动化的参数配置机制，使得模型优化过程不再依赖于手动尝试，显著缩短了从模型开发到部署的周期，确保了模型在各类应用场景下的高性能表现，让客户能够更加聚焦于业务逻辑与创新应用的设计。
下发作业。您可以通过搜索“error,exiting”关键字查找作业重启失败结束的日志。 使用reload ckpt恢复中断的训练 在容错机制下，如果因为硬件问题导致训练作业重启，用户可以在代码中读取预训练模型，恢复至重启前的训练状态。用户需要在代码里加上reload ckpt的
主机上的容器化应用。Kubernetes的目标是让部署容器化的应用简单并且高效，Kubernetes提供了应用部署、规划、更新、维护的一种机制。使用Lite Cluster需要用户具备一定的Kubernetes知识背景，您可参考Kubernetes基础知识。 CCE 云容器引擎（Cloud
使用自动分组智能标注作业 为了提升智能标注算法精度，可以均衡标注多个类别，有助于提升智能标注算法精度。ModelArts内置了分组算法，您可以针对您选中的数据，执行自动分组，提升您的数据标注效率。 自动分组可以理解为数据标注的预处理，先使用聚类算法对未标注图片进行聚类，再根据聚类
Standard模型训练 ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。
资源池下发任务时，请注意选择实际可用的节点数量，当选择的节点数未剔除资源池的高可用冗余节点数时，会导致任务持续等待。 高可用冗余节点的运行机制： 高可用冗余节点将被隔离，默认设置为不可调度，工作负载无法调度到节点上。 高可用冗余节点会作为备用节点与节点的故障检测配合使用，为资源池
在昇腾设备上，可能由于GPU内存墙导致在大shape下遇到性能问题，MindSporeLite提供了Flash Attention编译优化机制，可以考虑升级最新版本的MindSporeLite Convertor来进行编译期的算子优化，在大Shape场景下会有明显的改善。 同样功能的PyTorch
准备图像分类数据 使用ModelArts自动学习构建模型时，您需要将数据上传至对象存储服务（OBS）中。OBS桶需要与ModelArts在同一区域。 数据集要求 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。
自动学习的每个项目对数据有哪些要求？ 图像分类对数据集的要求 文件名规范：不能有+、空格、制表符。 保证图片质量：不能有损坏的图片，目前支持的格式包括jpg、jpeg、bmp、png。 不要把明显不同的多个任务数据放在同一个数据集内。 每一类数据尽量多，尽量均衡。期望获得良好效果
-s / --service String 否 注册镜像的服务类型，NOTEBOOK或者MODELBOX，默认是NOTEBOOK。 可以输入多个值，如-s NOTEBOOK -s MODELBOX。 -rs / --resource-category String 否 注册镜像能够使用的资源类型，默认是CPU和GPU。
出现ModelArts.6333错误，如何处理？ 问题现象 在使用Notebook过程中，界面出现“ModelArts.6333”报错信息。 原因分析 可能由于实例过负载引起故障，Notebook正在自动恢复中，请刷新页面并等待几分钟。常见原因是内存占用满。 处理方法 当出现此错
使用CES监控Lite Server资源 场景描述 本文主要介绍如何配置华为云BMS+CES联合提供的裸金属服务器的指标监控方案，可帮助您查看CPU相关监控指标、CPU负载类相关监控指标、内存相关监控指标、磁盘相关监控指标、磁盘I/O类、文件系统类、网卡类、软RAID相关监控指标和进程相关监控指标。
限性（只能处理静态的线性程序），需要首先对计算公式IR进行规范化。规范化模块中的优化主要包括自动运算符inline、自动循环融合和公共子表达式优化等。 自动调度： 自动调度模块基于polyhedral技术，主要包括自动向量化、自动切分、thread/block映射、依赖分析和数据搬移等。
CPU使用率 业务中是否有大量使用CPU的代码，以及日常运行过程中CPU的占用率（占用多少个核心），以及使用CPU计算的业务功能说明和并发机制。 - 是否有Linux内核驱动 是否有业务相关的Linux内核驱动代码。 - 依赖第三方组件列表 当前业务依赖的第三方软件列表（自行编译的第三方软件列表）。
"description": "AI inference application development, preconfigured ModelBox and AI engine LibTorch, only SSH connection supported.", "dev_services":
配置Lite Cluster存储 如果没有挂载任何外部存储，此时可用存储空间根据dockerBaseSize的配置来决定，可访问的存储空间比较小，因此建议通过挂载外部存储空间解决存储空间受限问题。 容器中挂载存储有多种方式，不同的场景下推荐的存储方式不一样，详情如表1所示。容器存
常见错误原因和解决方法 显存溢出错误 网卡名称错误 工作负载Pod异常 父主题： 主流开源大模型基于Lite Cluster适配PyTorch NPU训练指导（6.3.909）
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