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进行训练作业，训练失败报错label_map.pbtxt cannot be found。 原因分析 该报错信息表示验证集中有label在训练集中不存在，可能由于在发布数据集版本进行数据切分时，训练集比例填写为0导致发布的数据全部为验证集，所以出现上述报错。 处理方法 重新发布数据，切分比例为0.8 或者0.9重新创建训练作业进行训练。
个桶的文件，导致OBS桶限流。 OBS Client连接数过多，进程/线程之间的轮询，导致一个OBS Client与服务端连接30S内无响应，超过超时时间，服务端断开了连接。 处理方法 如果是限流问题，日志中还会出现如下报错，OBS相关的错误码解释请参见OBS官方文档，这种情况建议提工单。
安装Gallery CLI配置工具 场景描述 Gallery CLI配置工具支持将AI Gallery仓库的资产下载到云服务端，便于在云服务本地进行训练、部署推理。 Gallery CLI配置工具支持将单个超过5GB的文件从本地上传至AI Gallery仓库中。 约束限制 Gallery
buildkit由两部分组成： buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。
--backend：服务类型，支持tgi、vllm、mindspore等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：API接口公网地址与"/v1/completions"拼接而成，部署成功后的在线服务详情页中可查看API接口公网地址。
在本地机器上启动另一个终端，执行以下验证指令，得到符合预期的推理结果。 curl https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台，进入“模型管理”页面中，单击
、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；
、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：如果以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；
方案概述 推理服务的端到端运维流程 算法开发阶段，先将业务AI数据存放到对象存储服务（OBS）中，接着通过ModelArts数据管理进行标注和版本管理，然后通过训练获得AI模型结果，最后通过开发环境构建模型镜像。 服务运维阶段，先利用镜像构建模型，接着部署模型为在线服务，然后可在
在本地机器上启动另一个终端，执行以下验证指令，得到符合预期的推理结果。 curl https://127.0.0.1:8080/${推理服务的请求路径} 推理部署示例 本节将详细说明以自定义引擎方式创建模型的步骤。 创建模型并查看模型详情 登录ModelArts管理控制台，进入“模型管理”页面中，单击
、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；若
对应的代码进行定位。 如果模型启动失败根本没有日志，则考虑使用推理模型调试功能，具体参见：在开发环境中构建并调试推理镜像。 父主题： 模型管理
buildkit由两部分组成： buildkitd（服务端）：负责镜像构建，目前支持runc和containerd作为镜像构建环境，默认是runc。 buildkitctl（客户端）：负责解析Dockerfile文件，并向服务端buildkitd发出构建请求。 下载并解压buildkit程序。
类任务。可通过指定请求体中的复合参数“template”的“id”字段来创建某类任务。 “特征分析”是指基于图片或目标框对图片的各项特征，如模糊度、亮度进行分析，并绘制可视化曲线，帮助处理数据集。 “数据处理”是指从大量的、杂乱无章的、难以理解的数据中抽取或者生成对某些特定的人们
、vllm、mindspore、openai等。本文档使用的推理接口是vllm。 --host：服务IP地址，如127.0.0.1。 --port：服务端口，和推理服务端口8080。 --url：若以vllm接口方式启动服务，API接口公网地址与"/generate"拼接而成；若
credential.csv文件内容 AK/SK生成步骤： 注册并登录管理控制台。 单击右上角的用户名，在下拉列表中单击“我的凭证”。 单击“访问密钥”。 单击“新增访问密钥”，进入“身份验证”页面。 根据提示完成身份验证，下载密钥，并妥善保管。 获取在线服务信息 在调用接口时，需获取
安全 责任共担 资产识别与管理 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计与日志 服务韧性 监控安全风险 故障恢复 更新管理 认证证书 安全边界
在左上角的服务列表中，选择ModelArts服务，进入ModelArts管理控制台。 在ModelArts管理控制台，可正常创建Notebook、训练作业、注册镜像。 验证SFS权限。 在左上角的服务列表中，选择SFS服务，进入SFS管理控制台。 在SFS管理控制台的SFS Turbo中单击右上角的“创建
EIP，详情请见申请弹性公网IP。 将弹性公网IP绑定到ECS，详情请见将弹性公网IP绑定至实例。 登录ECS，执行如下命令进行Docker安装。如已安装，请直接进入下一步。 curl -sSL https://get.daocloud.io/docker | sh 执行如下命令安装Squid容器。 docker
04系统），安装NVIDIA 470+CUDA 11.4后使用“nvidia-smi”和“nvcc - V”显示正确的安装信息，然后使用Pytorch下述命令验证cuda有效性： print(torch.cuda.is_available()) 显示报错： UserWarning: CUDA initialization:
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