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--host：服务部署的IP --port：服务部署的端口，注意如果不同实例部署在一台机器上，不同实例需要使用不同端口号。分离部署对外服务使用的是scheduler实例端口，在后续推理性能测试和精度测试时，服务端口需要和scheduler实例端口保持一致。 --model：HuggingFace下载的官方权重
ts中提供了模型版本管理的功能，您可以基于版本对模型进行管理。 前提条件 已在ModelArts中创建模型。 创建新版本 在“模型”页面，单击操作列的“创建新版本”进入“创建新版本”页面，参数配置除版本外，将默认选择上一个版本的配置信息，您可以对参数配置进行修改，参数说明请参见创
s资源上执行管理命令。用户可以使用交互式命令行提示符或脚本通过终端执行命令。为了方便理解，下面将ModelArts CLI统称为ma-cli。ma-cli支持用户在ModelArts Notebook及线下虚拟机中与云端服务交互，使用ma-cli命令可以实现命令自动补全、鉴权、镜
增加了和OBS交互工作的整个训练流程如下： 建议使用OBSutil作为和OBS交互的工具，如何在本机安装obsutil可以参考安装和配置OBS命令行工具。 训练数据、代码、模型下载。（本地使用硬盘挂载或者docker cp，在ModelArts上使用OBSutil） 启动脚本，用法无切换，一般就是到达执行目录，然后python
、启动、停止、规格变更等关键操作以及实例的运行状态等在后台都有记录，用户可以在Notebook实例详情页中查看具体的事件，通过实例的事件，从而看到实例的运行或者异常等状态详情。在右侧可以手动刷新事件，也可以设置间隔30秒，1分钟，5分钟自动刷新事件。 查看Notebook实例事件的方法
静态benchmark测试结果（示意图） 动态benchmark 获取测试数据集。 动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 公开数据集下载地址：
使用自动学习实现零代码AI开发 自动学习简介 使用自动学习实现图像分类 使用自动学习实现物体检测 使用自动学习实现预测分析 使用自动学习实现声音分类 使用自动学习实现文本分类 使用窍门
训练作业失败，如何使用开发环境调试训练代码？ 在创建训练作业前，推荐您先使用ModelArts开发环境调试训练代码，避免代码迁移过程中的错误。 直接使用线上notebook环境调试请参考使用JupyterLab开发模型。 配置本地IDE（Pycharm或者VsCode）联接云上环境调试请参考使用本地IDE开发模型。
上传数据和算法至SFS（首次使用时需要） 前提条件 ECS服务器已挂载SFS，请参考ECS服务器挂载SFS Turbo存储。 在ECS中已经创建ma-user和ma-group用户，请参考在ECS中创建ma-user和ma-group。 已经安装obsutil，请参考下载和安装obsutil。
训练数据至训练容器的本地目录。请保证您设置的桶路径有读取权限。在训练作业启动后，ModelArts会挂载硬盘至“/cache”目录，用户可以使用此目录来存储临时文件。“/cache”目录大小请参考训练环境中不同规格资源“/cache”目录的大小。 训练输出路径参数 建议设置一个空
获取数据集。动态benchmark需要使用数据集进行测试，可以使用公开数据集，例如Alpaca、ShareGPT。也可以根据业务实际情况，使用generate_datasets.py脚本生成和业务数据分布接近的数据集。 方法一：使用公开数据集 ShareGPT下载地址: https://huggingface
hmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
hmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
hmark_parallel.py，具体操作命令如下，可以根据参数说明修改参数。 python modal_benchmark_parallel.py \ --host ${docker_ip} \ --port ${port} \ --tokenizer /path/to/tokenizer
给子账号配置部署上线基本使用权限 场景描述 本文介绍部署上线场景下子账号所需的基本使用权限，您可参考权限清单新增对应业务场景的权限。示例场景为授权子账号权限，使其能够在开发环境Notebook中使用基础镜像构建一个新的推理镜像，并完成模型的创建，部署为在线服务。 权限清单 权限 表1
景。主要应用场景如下： 当需要对图像进行增强，对语音进行除噪等操作时，可以使用该节点进行数据的预处理。 对于一些物体检测，图像分类等模型场景，可以根据已有的数据使用该节点进行模型的训练。 属性总览 您可以使用JobStep来构建作业类型节点，JobStep结构如下 表1 JobStep
使用SSH连接，报错“Connection reset”如何解决？ 问题现象 原因分析 可能是用户网络限制原因。比如部分企业网络的SSH是默认屏蔽的。 解决方法 用户重新进行申请SSH权限。 父主题： VS Code连接开发环境失败故障处理
用团队标注功能时，必须指定一个团队。一个团队可以添加多个成员。新添加的团队，其成员列表为空。您需要根据实际情况添加即将参与标注任务的成员信息。 一个账号最多可添加10个团队。一个团队最多支持添加100个成员，当超过100时，建议分为多个团队进行管理。 如果数据集需要启用团队标注功
Parallel） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+GPU） 示例：创建DDP分布式训练（PyTorch+NPU） 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
查看训练作业资源占用情况 查看模型评估结果 查看训练作业事件 查看训练作业日志 修改训练作业优先级 使用Cloud Shell调试生产训练作业 重建、停止或删除训练作业 管理训练容器环境变量 查看训练作业标签 父主题： 使用ModelArts Standard训练模型
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