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在位置，一帧对应的画面可添加多个标签。 支持的标注框与“物体检测”类型一致，详细描述请参见物体检测章节的表2。 图2 视频标注 上一帧对应的画面标注完成后，在进度条处单击播放按钮继续播放，在需要标注处暂停，然后重复执行步骤3完成整个视频的标注。 单击界面右上角的“标注列表”，在“
String 用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 training_job_id 是 String 训练作业ID。获取方法请参见查询训练作业列表。 task_id 是 String 训练作业的任务名称。可从训练作业详情中的status.tasks字段中获取。 project_id
en"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 p
前提条件 已存在创建完成的数据集。 准备需要导入的数据，具体可参见从Manifest文件导入规范说明。 需导入的数据，已存储至OBS中。Manifest文件也需要存储至OBS。 确保数据存储的OBS桶与ModelArts在同一区域，并确保用户具有OBS桶的操作权限。 文件型数据从Manifest导入操作
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
ModelArts Standard训练作业和模型部署如何收费？ Standard中训练作业如何收费？ 如果您使用的是公共资源池，则根据您选择的规格、节点数、运行时长进行计费。计费规则为“规格单价×节点数×运行时长”（运行时长精确到秒）。 如果您使用的是专属资源池，则训练作业就不再进行单独计费。由专属资源池进行收费。
en"，则使用Qwen模板进行训练，模板选择可参照表1中的template列 output_dir /home/ma-user/ws/Qwen2-72B/sft-4096 必须修改。指定输出目录。训练过程中生成的模型参数和日志文件将保存在这个目录下。用户根据自己实际要求适配。 p
可以根据实际需要在权限列表中勾选要配置的权限。 普通模式下提供了预设的权限模板，可以通过权限模板快速配置权限。如下图所示，选择“训练模块”的权限模板，系统会自动勾选训练模块所需的所有服务和对应的功能权限。 图4 基于预设的权限模板配置权限 “新增委托 > 权限配置 > 高权限模式” 高权限模式下，配置的权限范围
复制config.json文件至加载的权重文件/tokenizer目录下，参考路径上传代码和权重文件到工作环境中的步骤3。 cp -f config.json {work_dir}/model/falcon-11B/ MiniCPM系列 MiniCPM-2B和MiniCPM3-4B均未在
String 调用失败时的错误信息，调用成功时无此字段。 error_code String 调用失败时的错误码，具体请参见错误码，调用成功时无此字段。 error_solution String 调用失败时的提示解决信息，调用成功时无此字段。 父主题： 资源和引擎规格接口
Browser+工具将下载的模型文件上传至创建的文件夹目录下。 在ECS服务器中安装obsutil工具，具体命令可参考obsutil工具快速使用，将OBS桶中的数据下载至SFS Turbo中。注意：需要使用用户账号中的AK和SK进行签名验证，确保通过授权的账号才能访问指定的OBS资源。 父主题：
在ModelArts训练代码中，如何获取依赖文件所在的路径？ 自如何获取ModelArts训练容器中的文件实际路径？ ModelArts训练中不同规格资源“/cache”目录的大小是多少？ ModelArts训练作业为什么存在/work和/ma-user两种超参目录？ 如何查看ModelArts训练作业资源占用情况？
息。 修改已标注的数据 针对“已标注”的文本数据，仅支持删除此文本对象的标签。在“已标注”页签下，在标签名称区域单击标签右上角的叉号，即可删除此文本对象的标签。标签删除后，此文本对象将被呈现至“未标注”页签下。 图3 删除已标注文本的标签 修改标签 针对文本分类的自动学习项目，项
时、通信瓶颈分析等功能，借助于数据库支持超大性能数据处理，可以支持20GB的集群性能文件分析，并且能够支持大模型场景下的性能调优，相比于Chrometrace、tensorboard等工具提供了更优的功能和性能。 更多详细信息，请参见昇腾MindStudio-Insight用户指南。
给子账号配置部署上线基本使用权限 给子账号配置查看所有Notebook实例的权限 管理员和开发者权限分离 不允许子账号使用公共资源池创建作业 委托授权ModelArts云服务使用SFS Turbo 给子账号配置文件夹级的SFS Turbo访问权限 父主题： Standard权限管理
境丢失，造成很不好的使用体验。因此需要提供cache盘使用情况的监控和告警，并将数据上报至AOM平台。 配置流程 填写告警基本信息 设置告警规则 监控对象指标配置 告警触发条件设置 告警通知设置 创建主题、设置主题策略、订阅主题 创建告警行动规则 选择已创建的行动规则 告警上报配置方法
PyTorch Profiler是针对PyTorch框架开发的性能数据采集和解析工具，通过在PyTorch训练脚本中插入Ascend PyTorch Profiler接口，执行训练的同时采集性能数据，完成训练后直接输出可视化的性能数据文件，提升了性能分析效率。 Ascend PyTorch
在AscendCloud-AIGC代码包的multimodal_algorithm目录下集成了多个多模态模型的适配脚本，用户可通过不同模型中的xxx_install.sh脚本一键适配。在用户通过Dockerfile构建模型的环境镜像时会执行该脚本，这会从github上拉取模型的官方源码，并通过git
timed out”提示，不显示详细的构建日志。 处理方法 预先准备需要编译下载的依赖包，减少依赖包下载和编译的时间。可通过线下wheel包方式安装运行环境依赖。线下wheel包安装，需确保wheel包与模型文件放在同一目录。 优化模型代码，提高构建模型镜像的编译效率。 父主题： 模型管理
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