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e。 图1 注册镜像 方式二：在ModelArts Console上注册镜像 登录ModelArts控制台，在左侧导航栏选择“镜像管理”，进入镜像管理页面。 单击“注册镜像”。请将完整的SWR地址复制到这里即可，或单击可直接从SWR选择自有镜像进行注册。 “架构”和“类型”根据实际情况选择，与镜像源保持一致。
Code）或SSH客户端，通过SSH远程接入Notebook实例时需要的相关配置。 flavor 否 String 支持变更实例规格，支持变更的规格可以通过本章节的查询支持可切换规格列表的API获取。 image_id 否 String 支持更新镜像ID，镜像ID参考查询支持的镜像列表获取。
停止失败： REBOOTING: 重启中： REBOOT_FAILED: 重启失败； CHANGINGOS: 切换操作系统中： CHANGINGOS_FAILED: 切换操作系统失败： REINSTALLINGOS: 重装操作系统中： REINSTALLINGOS_FAILED。重装操作系统失败。
日志提示“Out of bounds nanosecond timestamp” 问题现象 在使用pandas.to_datetime转换时间时，出现如下报错： pandas._libs.tslibs.np_datetime.OutOfBoundsDatetime: Out of
见查看费用账单。 查询方法： 单击右上方的“费用中心 > 费用账单”进入费用中心详情页面，在左侧导航栏选择“账单管理 > 流水和明细账单”，在流水和明细账单页面，可切换“账单详情”和“明细账单”页签查看账单信息。 在“流水账单”列表页，罗列该账号下各种产品类型，每个任务产生的费用详细。您可以单击“操作
{"mnist_result": 7} 在上面的代码示例中，完成了将用户表单输入的图片的大小调整，转换为可以适配模型输入的shape。首先通过Pillow库读取“32×32”的图片，调整图片大小为“1×784”以匹配模型输入。在后续处理中，转换模型输出为列表，用于Restful接口输出展示。 自定义推理逻辑的推理脚本示例
bool 原因分析 出现该问题的可能原因如下： 训练数据中出现了非int、float、bool类型数据。 处理方法 可参考如下代码，将错误列进行转换： from sklearn import preprocessing lbl = preprocessing.LabelEncoder()
误。需要重新纳管机器，重新安装操作系统。 安装nerdctl工具。nerdctl是containerd的一个客户端命令行工具，使用方式和docker命令基本一致，可用于后续镜像构建步骤中。 # 下载 nerdctl 工具，注意使用的是1.7.6 arm64版本 wget https://github
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是否必选 参数类型 描述 data 否 Object 样本文件的字节数据。类型为java.nio.ByteBuffer，前台调用时传字节数据转换后的字符串。 data_source 否 DataSource object 数据来源。 encoding 否 String 样本文件的编
Standard Workflow Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大
的使用可参见表2。 在页面上方工具栏选择合适的标注图形，系统默认的标注图形为矩形。本示例使用矩形工具进行标注。 页面左侧可以选择多种形状对图片进行标注。标注第一张图片时，一旦选择其中一种，其他图片默认使用此形状进行标注，用户可以根据自己需求再进行切换。 表1 支持的标注框 图标 使用说明
模式，全量节点和增量节点分别占用2张卡，一共使用4张卡。 配置tools工具根目录环境变量 使用AscendCloud-LLM发布版本进行推理，基于AscendCloud-LLM包的解压路径配置tool工具根目录环境变量： export LLM_TOOLS_PATH=${root
提供图像、文本、音频、视频等多种格式数据的预览，帮助用户识别数据质量。 提供对数据进行多维筛选的能力，用户可以根据样本属性、标注信息等进行样本筛选。 提供12+标注工具，方便用户进行精细化、场景化和专业化的数据标注。 提供基于样本和标注结果进行特征分析，帮助用户整体了解数据的质量。 提升用户数据准备的效率。
在创建OBS桶创建的桶下创建文件夹用以存放数据，例如在桶standard-llama2-13b中创建文件夹training_data。 利用OBS Browser+工具将步骤1下载的数据集上传至步骤2创建的文件夹目录下。得到OBS下数据集结构： obs://<bucket_name>/training_data
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Megatron-DeepSpeed Megatron-DeepSpeed是一个基于PyTorch的深度学习模型训练框架。它结合了两个强大的工具：Megatron-LM和DeepSpeed，可在具有分布式计算能力的系统上进行训练，并且充分利用了多个GPU和深度学习加速器的并行处理能力。可以高效地训练大规模的语言模型。
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