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聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别，其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大，不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用到客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。 与分类不同，聚类分析数据对象，而不考虑已知的类标号（一般训练数据中不提供类
您可以设计和操作在可用区之间无中断地自动实现故障转移的应用程序和数据库。与传统的单个或多个数据中心基础设施相比，可用区具有更高的可用性、容错性和可扩展性。 ModelArts通过对DB的数据进行备份，保证在原数据被破坏或损坏的情况下可以恢复业务。 开发环境故障恢复 针对用户创建
tch_YLLsize过大导致内存溢出。 提升数据读取的效率：如果读取一个batch数据的时间要长于GPU/NPU计算一个batch的时间，就有可能出现GPU/NPU利用率上下浮动的情况。建议优化数据读取和数据增强的性能，例如将数据读取并行化，或者使用NVIDIA Data Loading
名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件
input. 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据输入不连续，cuDNN不支持的类型。 处理方法 禁用cuDNN，在训练前加入如下代码。 torch.backends.cudnn.enabled = False 将输入数据转换成contiguous。 images = images
名称 获取路径 插件代码包 AscendCloud-6.3.908软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.908-xxx.zip 文件名中的xxx表示具体的时间戳，以包名发布的实际时间为准。 获取路径：Support-E 说明： 如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件
可视化作业的运行时长，单位为毫秒。 create_time Long 可视化作业的创建时间，时间戳格式。 train_url String 可视化作业输出文件OBS路径。 status Int 可视化作业的运行状态，详细作业状态列表请参见作业状态参考。 请求示例 如下以查询作业ID为10的可视化作业为例。
28。版本使用的容器引擎为Containerd。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.6.3版本。 支持FP16和BF16数据类型推理。 Lite k8s Cluster驱动版本推荐为23.0.6。 适配的CANN版本是cann_8.0.rc3。 资源规格要求 本
在“训练作业”页面，删除运行结束的训练作业。您可以单击“操作”列的“删除”，在弹出的提示框中单击“确认”，删除对应的训练作业。 进入OBS，删除本训练作业使用的OBS桶及文件。 查找训练作业 当用户使用IAM账号登录时，训练作业列表会显示IAM账号下所有训练作业。ModelArts提供查找训练作业功能帮助用户快速查找训练作业。
max_model_len is greater than the drived max_model_len。 解决方法：修改config.json文件中的"seq_length"的值，"seq_length"需要大于等于 --max-model-len的值。config.json存在模型
failed] 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 数据读入的速度跟不上模型迭代的速度。 处理方法 减少预处理shuffle操作。 dataset = dataset.shuffle(buffer_size=x) 关闭数据预处理开关，可能会影响性能。 NPURunConfig(
v1/region" ) func main() { // 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全； // 本示例以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证为例，运行本示例前请先在本地环境中
minimun：最小值统计 sum：求和统计 average：平均值统计 sampleCount：采样统计 period 否 String 监控数据粒度，单位为秒。可选值如下： 60：粒度为1分钟，默认值 300：粒度为5分钟 900：粒度为15分钟 3600：粒度为1小时 请求参数 无
'feat_2': 'feat_2:0', 'feat_3': 'feat_3:0'} 不做数据集切分操作。如果选择未切分的数据集，算法将做纯训练场景； 父主题： 服务部署
本的软件包，请严格遵照版本配套关系使用本文档。 推理部署使用的服务框架是vLLM。vLLM支持v0.4.2版本。 仅支持FP16和BF16数据类型推理。 本案例仅支持在专属资源池上运行。 支持的模型列表 本方案支持的模型列表、对应的开源权重获取地址如表1所示。 表1 支持的模型列表和权重获取地址
推理 PyTorch Open-Sora-Plan1.0基于DevServer适配PyTorch NPU训练推理指导（6.3.907） 表9 内容审核模型 模型名称 应用场景 软件技术栈 指导文档 Bert 推理 MindSpore Lite Bert基于DevServer适配MindSpore
timed out> 原因分析 由于安全性问题在ModelArts上不能联网下载。 处理方法 如果在运行训练作业时提示连接超时，请您将需要联网下载的数据提前下载至本地，并上传至OBS中。 父主题： 外网访问限制
0105，报错日志：“TypeError:‘float’object is not subscriptable”。 原因分析 根据报错日志分析，是因为一个float数据被当做对象下标访问了。 处理方法 将模型推理代码中的x[0][i]修改为x[i]，重新部署服务进行预测。 父主题： 服务预测
flow节点。 Data 数据对象用于节点的输入，主要可分为以下三种类型： 真实的数据对象，在工作流构建时直接指定： Dataset：用于定义已有的数据集，常用于数据标注，模型训练等场景 LabelTask: 用于定义已有的标注任务，常用于数据标注，数据集版本发布等场景 OBSP
`disable_gradient_checkpointing: true` 关闭，但显存占用会直线上升。 attn_mask只支持布尔（bool）数据类型，或者为None。 query的shape仅支持 [B, N1, S1, D]，其中N1≤ 2048，D≤ 512并且dim== 4。
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