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再启动训练作业。当预处理后的数据不满足训练要求时，也会导致训练作业运行失败。 对于数据集中列的过滤策略如下所示： 如果某一列空缺的比例大于系统设定的阈值（0.9），此列数据在训练时将被剔除。 如果某一列只有一种取值（即每一行的数据都是一样的），此列数据在训练时将被剔除。 对于非纯
否，使用Token认证时必选。 - X-Sdk-Date 请求的发生时间，格式为(YYYYMMDD'T'HHMMSS'Z')。 取值为当前系统的GMT时间。 否，如果使用AK/SK做接口认证的时候，那么此字段必须设置；如果使用PKI token的时候，不必设置。 20190307T101459Z
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断
在“数据处理”页面，单击“创建”进入“创建数据处理”页面。 在创建数据处理页面，填写相关算法参数。 填写基本信息。基本信息包括“名称”、“版本”和“描述”。其中“版本”信息由系统自动生成，按“V0001”、“V0002”规则命名，用户无法修改。 您可以根据实际情况填写“名称”和“描述”信息。 设置场景类别。场景类别当前支持“图像分类”和“物体检测”。
# 训练使用的算法对象，示例中使用AIGallery订阅的算法；部分算法超参的值如果无需修改，则在parameters字段中可以不填写，系统自动填充相关超参值 inputs=wf.steps.JobInput(name="data_url", data=obs_data)
ls/{pool_name}/nodes/batch-reboot { "nodeNames" : [ "os-node-created-vrvrq", "os-node-created-4jczv" ] } 响应示例 状态码： 200 OK。 { "job_id" :
上，这样会导致下载数据很慢。 在训练作业中，使用如下代码进行“.tar”包解压： import moxing as mox import os mox.file.copy_parallel("obs://donotdel-modelarts-test/AI/data/PyTorch-1
处理方法 如果在训练作业的工作目录下有core文件生成，可以在启动脚本最前面加上如下代码，来关闭core文件产生。 import os os.system("ulimit -c 0") 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
用率或NPU利用率，并根据这段时间内的GPU利用率或NPU利用率的方差和中位数来判断资源使用率是否有变化。如果没有变化，则判定作业卡死。 系统预置了卡死检测的环境变量“MA_HANG_DETECT_TIME=30”，表示30分钟内进程IO无变化则判定作业卡死。如果需要修改卡死检测
import re import shutil import os import copy input_file_path = 'pixart-sigma-toy-dataset' input_json = os.path.join(input_file_path, 'InternData'
ak、sk、obs_dir替换为前面步骤中获取到的值，然后把该脚本上传到要收集NPU日志的节点上。 import json import os import sys import hashlib import hmac import binascii from datetime import
ci0。 ${work_dir}:${container_work_dir} 代表需要在容器中挂载宿主机的目录。宿主机和容器使用不同的文件系统，work_dir为宿主机中工作目录，目录下存放着训练所需代码、数据等文件。container_dir为要挂载到的容器中的目录。为方便两个地址可以相同。
String 模型名称，名称只能字母，中文开头，为字母、数字、下划线、中文或者中划线组成的合法字符，支持1-64个字符。如果未输入该参数，系统会自动生成模型name。 model_version 是 String 模型版本，格式需为“数值.数值.数值”，其中数值为1-2位正整数。
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图3 开启故障重启 断
最多支持添加20个标签。 查看资源池的磁盘规格 在资源池详情页的右上角，单击“更多>扩缩容”，在资源池扩缩容页面可以查看该资源规格中携带的系统盘、容器盘、数据盘的磁盘类型、大小、数量和写入模式、容器引擎空间大小、挂载路径磁盘配置等参数。 父主题： 管理Standard专属资源池
开关关闭（默认关闭）：表示不永久保存日志，则任务日志会在30天后会被清理。可以在任务详情页下载全部日志至本地。 开关打开：表示永久保存日志，此时必须配置“日志路径”，系统会将任务日志永久保存至指定的OBS路径。 事件通知 选择是否打开“事件通知”开关。 开关关闭（默认关闭）：表示不启用消息通知服务。 开关打
境变量HUAWEICLOUD_SDK_AK和HUAWEICLOUD_SDK_SK。 __AK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_AK"] __SK = os.environ["HUAWEICLOUD_SDK_SK"] # 如果进行了加密还需要进行解密操作
TP×PP×CP)的值进行整除。 Step4 开启训练故障自动重启功能 创建训练作业时，可开启自动重启功能。当环境问题导致训练作业异常时，系统将自动修复异常或隔离节点，并重启训练作业，提高训练成功率。为了避免丢失训练进度、浪费算力。此功能已适配断点续训练。 图2 开启故障重启 断
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