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dpkg -l | grep nvidia-fabricmanager 卸载并重新安装正确版本的nvidia-fabricmanager，验证CUDA成功。 处理方法 查看nvidia-fabricmanager的版本，如果nvidia-fabricmanager版本与当前NVI
在ModelArts服务页面的左侧导航选择“权限管理 ”，单击“添加授权”。授权对象选择子账号，在已有委托中选择新建的委托，然后单击“创建”。 验证权限是否配置成功。 登录子用户账号，如果用户能在控制台上成功创建使用自定义镜像创建训练作业（如单机单卡场景下创建训练作业），则表示权限配置成功。
5025 Incorrect verification code 验证码错误 请重新填写验证码。 400 ModelArts.5026 Verification code expired 验证码过期 请重新获取验证码。 400 ModelArts.5027 The verification
健康检查端口是否可以正常工作 自定义镜像中配置了健康检查，需要在测试镜像时，同步测试健康检查接口是否可以正常工作，具体参考从0-1制作自定义镜像并创建AI应用中的本地验证镜像方法。 创建模型界面上配置的健康检查地址与实际配置的是否一致 如果使用的是ModelArts提供的基础镜像创建模型，健康检查URL默认必须为/health。
1.txt 2.jpg 2.txt 单标签的标签文件示例，如1.txt文件内容如下所示： Cat 多标签的标签文件示例，如2.txt文件内容如下所示： Cat Dog 只支持JPG、JPEG、PNG、BMP格式的图片。单张图片大小
_prune_heads(self, heads_to_prune): for layer, heads in heads_to_prune.items(): self.encoder.layer[layer].attention.prune_heads(heads)
标注任务管理 创建标注任务 查询数据集的标注任务列表 查询标注任务详情 父主题： 数据管理
String 引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1
String 引擎规格的ID。如“caffe-1.0.0-python2.7”。 engine_name String 引擎规格的名称。如“Caffe”。 engine_version String 引擎规格的版本。对一个引擎名称，有多个版本的引擎，如使用python2.7的"Caffe-1
表1 请求URI 参数 说明 URI-scheme 传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP，不同服务在不同区域时，对应Endpoint不同，可以从终端节点中获取。 例如IAM服务在“华北-北京一”区域的Endpoint为“iam
实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是对外服务端口，而8088、8089则为scheduler调度推理服务端口。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，
实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是对外服务端口，而8088、8089则为scheduler调度推理服务端口。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，
false：发布时不清除数据集已有的usage信息 train_evaluate_sample_ratio 否 String 发布版本时切分训练验证比例，默认为1.00，即全部分为训练集。 version_format 否 String 数据集版本格式。可选值如下： Default：默认格式
支持，创建模型的自定义镜像需要满足创建模型的自定义镜像规范。 从OBS中选择元模型 不支持 不支持 方式一：通过服务管理页面修改服务信息 登录ModelArts管理控制台，在左侧菜单栏中选择“模型部署”，进入目标服务类型管理页面。 在服务列表中，单击目标服务操作列的“修改”，修改服务基本信息，然后根据提示提交修改任务。
实例、增量推理实例启动的端口号进行排序，端口之间用`,`分隔开作为该环境变量的输入。当前端口9000是对外服务端口，而8088、8089则为scheduler调度推理服务端口。 USE_OPENAI：仅在服务入口实例生效，用于配置api-server服务是否使用openai服务，
图1 模型评估报告 同一个自动学习项目可以训练多次，每次训练会注册一个新的模型一个版本。如第一次训练版本号为“0.0.1”，下一个版本为“0.0.2”。基于训练版本可以对训练模型进行管理。当训练的模型达到目标后，再执行模型部署的操作。 评估结果说明 根据训练数据类的不同评估结果会包含不同的指标。
检查当前账号具备OBS桶的读写权限（桶ACLs） 进入OBS管理控制台，选择当前自动学习项目使用的OBS桶，单击桶名称进入概览页。 在左侧菜单栏选择“访问权限控制>桶ACL”，检查当前账号是否具备读写权限，如果没有权限，请联系桶的拥有者配置权限。 确保此OBS桶是非加密桶 进入OBS管理控制台，选择当前自动学习项
String 训练作业的代码目录。如：“/usr/app/”。应与boot_file一同出现，如果填入id或subscription_id+item_version_id则无需填写。 boot_file String 训练作业的代码启动文件，需要在代码目录下。如：“/usr/app/boot
的权限才可以完成操作（无论界面操作还是API调用）。 管理员新创建的用户在没有配置细粒度授权策略时，默认具有ModelArts所有权限。如果需要控制用户的详细权限，管理员可以通过IAM为用户组配置细粒度授权策略，使用户获得策略定义的权限，操作对应云服务的资源。基于策略授权时，管理员可以按ModelArts的
在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数 如出现错误，可能是机器上的NPU设备没有正常安装，或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动，或释放被挂载的NPU。 检查docker是否安装。 docker -v #检查docker是否安装 如尚未安装，运行以下命令安装docker。
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